一种基于规则引导的强化学习的集成电路优化方法及系统

本发明涉及一种基于规则引导的强化学习的集成电路优化方法及系统，本发明引入神经决策树作为强化学习智能体的策略网络，并利用模拟集成电路设计规则对神经决策树的结构和参数进行初始化，从而将基于专家经验的设计规则显式地融入智能体的策略中。通过该方法，可以有效引导智能体在训练初期优先探索高性能区域，提升样本的利用效率并加速收敛过程。