基于改进深度强化学习的总体布线方法

摘要

本发明涉及一种基于改进深度强化学习的总体布线方法，包括以下步骤:步骤S1:通过Prim算法将多端线网分解为两引脚问题；步骤S2:对所有两引脚进行状态编码，并通过A*算法构造初始布线结果,存入经验回放区进行预处理;步骤S3:完成预处理后传入DDQN模拟环境,采用并发训练，在预设的训练周期中生成布线结果。本发明提出了基于深度强化学习的总体布线器，将布线问题划分为多个端到端的路径规划子问题,智能体在有限的状态下执行离散动作进行随机决策和收益获取，有效提高布线效率。