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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种模型训练方法、集成电路布局方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116629187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310624820.7，技术领域涉及：G06F30/392；该发明授权一种模型训练方法、集成电路布局方法及装置是由朱明;李金峣;吴秀龙;蔺智挺;彭春雨;黄洲;王健设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、集成电路布局方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及集成电路布局技术领域，涉及一种模型训练方法、集成电路布局方法及装置，旨在解决现有使用模拟退火进行集成电路布局时不稳定、低效的问题。本发明对电路元件数据进行了处理，排除了网表数据中各个标准单元不同规格所造成干扰，使其更容易提取相关特征，更有效地满足网络的输入；在网络结构方面，策略网络模块与随机网络蒸馏模块相结合，可以在探索随机化的同时为具有相似状态价值的动作分配近乎均等的概率，避免了反复选择同一个动作而陷入次优；同时通过最大化奖励，放弃明显没有前途的布局方案，相比于传统方法，能探索到更有效的布局方案且探索效率提高。

本发明授权一种模型训练方法、集成电路布局方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其用于将初始布局方案探索模型进行训练得到训练好的目标布局方案探索模型；其特征在于， 所述模型训练方法包括以下步骤： S1.1，构建初始布局方案探索模型；所述初始布局方案探索模型包括策略网络模块、环境设置模块、经验池模块、随机网络蒸馏模块、在线批评网络模块、目标批评网络模块； S1.2，获取训练数据集；其中，训练数据集为包括若干个元件的随机网表； S1.3，基于训练数据集对初始布局方案探索模型进行多轮迭代训练； 其中，所述环境设置模块用于计算模型训练所需的一部分数据，并存储进经验池模块； 所述随机网络蒸馏模块用于计算模型训练所需的另一部分数据，并存储进经验池模块； 所述策略网络模块用于进行决策，决定环境设置模块采用何种动作； 所述在线批评网络模块、目标批评网络模块依据经验池模块的采样数据协助策略网络模块进行决策； S1.4，待满足停止条件，停止训练，得到训练好的目标布局方案探索模型； S1.3中，环境设置模块获取第m+1训练轮次的当前元件训练值sm、当前动作训练值am，计算下一元件训练值sm+1和当前动作外在奖励训练值随机网络蒸馏模块依据sm计算当前动作内在奖励训练值将进行加权和得到当前动作最终奖励训练值rm； 达到预设M轮后，每轮还从经验池模块随机采集相同数量的当前元件采样值si′、当前动作采样值ai′、下一元件采样值si+1′、当前动作最终奖励采样值ri′、终止条件采样值；其中，终止条件采样值未被使用； 随机网络蒸馏模块依据si+1′计算随机网络蒸馏模块的误差，并反向传播更新预测网络部参数；策略网络模块依据si′计算出当前动作采样值ai′所造成的动作概率依据si+1′计算出下一动作采样值ai+1′所造成的动作概率计算的自然对数最大熵计算的自然对数在线批评网络模块依据si′计算当前动作采样值ai′的动作价值特征目标批评网络模块依据si+1′计算下一元件采样值si+1′的动作价值特征依据ri′、自适应参数α计算评估状态价值Qi；依据 Qi分别计算在线批评网络模块的损失lossq1、lossq2；依据计算当前动作采样值ai′的评估动作价值qi；依据qi、预设超参数weight，计算策略网络模块的误差，并反向传播更新策略网络部的参数；依据计算最大熵损失lossEnt，并反向传播更新α。

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