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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局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：CN116415541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310404878.0，技术领域涉及：G06F30/392；该发明授权一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局方法是由程若愚;严骏驰;乔宇设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局方法。该方法包括：针对目标元件在芯片上的布局问题构建强化学习布局模型，其中，所述强化学习布局模型包含策略网络和后处理模块，所述目标元件包含宏元件和标准元件；利用所述策略网络实现所有宏元件的整体布局；所述后处理模块以减小元件间重叠面积为目标，对所有目标元件一起进行贴边后处理，得到所有目标元件的布局结果；利用设定的奖励函数计算所述布局结果对应的奖励值，并周期地更新策略网络，直到满足设定的优化目标。本发明减小了布局结果的重叠面积，并同时改善了元件规整度等指标。

本发明授权一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局方法在权利要求书中公布了：1.一种基于后处理的端到端强化学习混合尺度布局方法，包括以下步骤：针对目标元件在芯片上的布局问题，构建端到端的强化学习布局模型，其中，所述强化学习布局模型包含策略网络和后处理模块，所述目标元件包含宏元件和标准元件；利用所述策略网络实现所有宏元件的整体布局；所述后处理模块以减小元件间重叠面积为目标，对所有目标元件一起进行贴边后处理，得到所有目标元件的布局结果；利用设定的总体奖励函数计算所述布局结果对应的奖励值，并周期地更新策略网络，直到满足设定的优化目标；其中，所述总体奖励函数还包含在后处理过程中，基于元件移动距离计算的偏移损失；其中,所述后处理模块执行以下过程：对于每个宏元件，计算其边界到最近元件的距离，在没有相邻元件的情况下，则计算到芯片板边界的距离；将宏元件朝距离最近的邻居方向移动，直到与另一个元件发生重叠或者靠近芯片板边界；分别计算每个宏元件在横向和纵向上的移动距离，将所有移动距离的平方和作为偏移损失加入到奖励函数，计算总体奖励函数；运行基于梯度的布局优化算法获取宏元件位置，并经过迭代优化后完成标准元件的放置，获得所有目标元件的布局结果；根据所述布局结果计算对应的奖励值，该奖励值包含所述偏移损失，进而根据奖励值更新布局策略。

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