[发明专利]一种基于强化学习实现矩形宏单元的布图规划方法和系统在审
| 申请号： | 202310493297.9 | 申请日： | 2023-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN116562218A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 戴雨洋;张莹;崔钰;陈晨;陈光;曾令仿 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06F30/392 | 分类号： | G06F30/392;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;楼明阳 |
| 地址： | 311121 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于强化学习实现矩形宏单元的布图规划方法，包含：根据公开数据集ispd2005整理宏单元和标准单元信息；用GCN对宏单元编码；将宏单元按照面积从大到小排序，将排好顺序的宏单元信息和宏单元编码作为双线性模型的输入，提取环境特征；根据宏单元大小计算掩模矩阵确定当前宏单元可摆放的范围；将环境特征作为强化学习策略网络的输入，策略网络输出宏单元摆放位置的概率；根据策略网络的输出和掩模矩阵确定宏单元的位置；奖励函数设为总线长、拥塞程度和布局密度的加权和。还包括一种基于强化学习实现矩形宏单元的布图规划系统。本发明在满足宏单元互相不相交的约束条件下，为用强化学习求解不同大小的矩形宏单元的布图规划问题提供了一种解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 实现 矩形 单元 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
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