[发明专利]人工智能体训练系统及无源电路优化设计系统及方法

权利要求书

1.一种人工智能体训练系统，应用于人工智能体，用于训练所述人工智能体的无源电路优化设计性能，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收电路模型；

设定模块，用于提供设定电路模型设计指标；

训练优化设计模块，用于依据所述电路模型设计指标以及构成所述电路模型的电路元件的初始化参数，而针对所述电路模型执行至少一次的电路优化设计处理，并生成电路优化模型；以及

计算分析模块，用于计算分析所述电路优化模型的模拟运行结果是否符合所述电路模型设计指标，并据以输出分析结果，其中，所述计算分析模块还用于模拟运行所述训练优化设计模块每一次执行所述电路优化设计处理所生成的所述电路优化模型，以生成至少一次模拟运行结果，并判断所述训练优化设计模块当前所生成的所述电路优化模型的所述模拟运行结果是否较前一次所生成的所述电路优化模型的所述模拟运行结果更为接近所述电路模型设计指标，若分析结果为是，则输出正向反馈信号，反之，则输出负向反馈信号；且其中，

所述训练优化设计模块还包括根据所述计算分析模块所输出的所述正向反馈信号或负向反馈信号，以使所述计算分析模块输出所述正向反馈信号的概率不断增大为优化设计基准，确定下一次针对所述电路模型所执行的电路优化调整处理的操作，直至当所述计算分析模块分析所述模拟运行结果符合所述电路模型设计指标时，结束执行所述电路优化设计处理。

2.根据权利要求1所述的人工智能体训练系统，其特征在于，所述电路模型设计指标包括介质材料类型参数、电路元件类型及尺寸参数、导体类型及尺寸参数、输入接口参数及输出接口参数。

3.根据权利要求2所述人工智能体训练系统，其特征在于，所述人工智能体训练系统还包括资料库，用于储存构成所述电路模型的所述电路元件的初始化参数。

4.根据权利要求1所述的人工智能体训练系统，其特征在于，所述训练优化设计模块还包括依据所述计算分析模块所输出的所述正向反馈信号或负向反馈信号，记录每一次电路优化设计处理中的各所述电路元件的调整对所述电路模型设计指标的影响的历史数据以及所述电路优化模型在模拟运行时各电路元件的调整对所述电路模型设计指标的影响的实时数据。

5.一种无源电路优化设计系统，为基于人工智能而实现，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收待优化的电路模型；

设定单元，用于提供设定电路模型设计指标；以及

由根据权利要求1至4中任一项所述的人工智能体训练系统训练生成的人工智能体；其中，

所述人工智能体依据所设定的所述电路模型设计指标，对所接收的所述待优化的电路模型进行至少一次的优化设计处理，以生成符合所述电路模型设计指标的电路优化模型。

6.一种无源电路优化设计方法，借由人工智能体执行无源电路的优化设计，其特征在于，所述方法包括：

向所述人工智能体输入待优化的电路模型，以及输入电路模型设计指标；

令所述人工智能体依据所述电路模型设计指标以及构成所述电路模型的电路元件的初始化参数，针对所述电路模型执行至少一次的电路优化设计处理，以生成电路优化模型；

模拟运行所述人工智能体每一次执行所述电路优化设计处理所生成的所述电路优化模型以生成模拟运行结果；

令所述人工智能体判断当前所生成的所述电路优化模型的所述模拟运行结果是否较前一次所生成的所述电路优化模型的所述模拟运行结果更为接近所述电路模型设计指标，若分析结果为是，则输出正向反馈信号，反之，则输出负向反馈信号；以及

令所述人工智能体依据所输出的所述正向反馈信号或负向反馈信号，以使所输出的所述正向反馈信号的概率不断增大为优化设计基准，判断下一次针对所述电路模型待执行的电路优化设计处理的操作方案，据以针对所述电路模型执行下一次的电路优化设计处理，以生成新的所述电路优化模型，直至当所述模拟运行结果符合所述电路模型设计指标时，则结束执行所述电路优化设计处理。

7.根据权利要求6所述的无源电路优化设计方法，其特征为，所述电路模型设计指标包括介质材料类型参数、电路元件类型及尺寸参数、导体类型及尺寸参数、输入接口参数及输出接口参数。