基于改进蒙特卡洛树搜索的差分对有序逃逸布线方法

本发明提出基于改进蒙特卡洛树搜索的差分对有序逃逸布线方法，旨在解决高密度印刷电路板设计中差分对信号布线的路径优化问题。所述方法结合MCTS和Q‑learning强化学习技术，不需要预先设定布线中间点，能够在格栅引脚阵列和交错引脚阵列下动态生成布线路径。通过多次模拟和回溯，所述方法可以有效处理复杂的引脚排列和阻塞区域，保证布线长度匹配并减少电磁干扰。同时所述方法只需要一次Q学习得到的Q表，就可以作为蒙特卡洛树所有结点模拟的依据，再加上模拟阶段对所有拓展结点都进行模拟，克服了MCTS模拟部分时间长的缺点。本发明采用的逐步拓宽策略加快了MCTS搜索能力和收敛速度。本发明适用于高性能电子设备的PCB设计，如通讯、计算机和航空电子领域。