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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法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：CN120524881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511016908.6，技术领域涉及：G06F30/327；该发明授权一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法是由杨晓燕;李俊伟;吴悦;周凌峰设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法。该方法包括：首先构建逻辑综合的数据集，将电路逻辑综合后的面积和延迟作为数据集的标签；然后对数据集进行预处理来获得电路的优化序列和图特征；随后构建预测模型，利用预处理后的数据集对其进行预训练；再构建逻辑优化模型并利用预处理后的数据集训练；最后用训练好的逻辑优化模型在电路上进行逻辑优化。本发明首先通过GNN、RNN和解码器构成的预测模型来预测结果，再通过Transformer提取预测结果特征，最后利用基于强化学习的多头近端策略来选择下一步优化策略，从而快速获得面积与延迟最好的优化序列。

本发明授权一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测反馈的电路逻辑优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建逻辑综合的数据集；所述数据集包含RTLVerilog描述的电路和由逻辑综合工具提供的多个优化算子排列组合的优化序列；将电路逻辑综合后的面积和延迟作为数据集的标签； 对数据集进行预处理； 构建预测模型并利用预处理后的数据集进行训练；所述预测模型包含图神经网络模块、循环神经网络模块和解码器模块；所述图神经网络模块的输入为统计特征和节点特征，包括两个分支：第一分支包括依次串联的第一GAT层、激活函数层、第一池化层、第二GAT层和第二池化层；第二分支包括依次串联的第一线性层、激活函数层、第二线性层；将两个分支的输出拼接后作为所述图神经网络模块的输出；所述循环神经网络模块的输入为优化序列，具体包括依次串联的第一LSTM层、第二LSTM层、注意力机制层；将所述循环神经网络模块的输出和所述图神经网络模块的输出拼接后作为所述解码器的输入；所述解码器包括依次串联的第一线性层、第一激活函数层、第二线性层、第二激活函数层、第三线性层； 构建逻辑优化模型并利用预处理后的数据集进行训练；所述逻辑优化模型包括预测模型模块、Transformer模块和强化学习模块；所述预测模型模块用于预测电路映射后的面积和延迟，作为强化学习模型的结果评估器；所述Transformer模块用于提取基于预测模型结果和优化序列的特征；所述强化学习模块用于将Transformer模块提取后的特征作为当前状态，并根据当前状态选择电路合适的优化算子； 利用训练好的逻辑优化模型在电路上进行逻辑优化。

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