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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提出深度强化学习曼哈顿与非曼哈顿结构Steiner最小树构造方法，用于解决集成电路物理设计中的曼哈顿结构的直线Steiner最小树RSMT与非曼哈顿结构的八角Steiner最小树OSMT构造问题，包括以下步骤；步骤A1、定义RSMT与OSMT的布线方式；提出深度学习模型，并以Steiner最小树SMT的线长作为奖励通过DRL对模型进行训练；步骤A2、设计同时用于编码RSMT与OSMT结构的边点序列EPS，以弥合深度学习模型的输出；步骤A3、设计神经网络模型；使用注意力机制对配对中的两个引脚及引脚间的布线方式进行选择；步骤A4、设计RSMT与OSMT的快速精确线长计算算法；步骤A5、使用深度强化学习算法对神经网络模型进行训练；本发明能够在超大规模集成电路的物理设计中得到一个最小化线长的布线解方案。
主权项：1.深度强化学习曼哈顿与非曼哈顿结构Steiner最小树构造方法，用于解决集成电路物理设计中的曼哈顿结构的直线Steiner最小树RSMT与非曼哈顿结构的八角Steiner最小树OSMT构造问题，其特征在于：包括以下步骤；步骤A1、定义RSMT与OSMT的布线方式；提出深度学习模型，并以Steiner最小树SMT的线长作为奖励通过DRL对模型进行训练；步骤A2、设计同时用于编码RSMT与OSMT结构的边点序列EPS，以弥合深度学习模型的输出；步骤A3、设计神经网络模型；使用注意力机制对配对中的两个引脚及引脚间的布线方式进行选择；步骤A4、设计RSMT与OSMT的快速精确线长计算算法；步骤A5、使用深度强化学习算法对神经网络模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 深度强化学习曼哈顿与非曼哈顿结构Steiner最小树构造方法
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