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随着集成电路 (IC) 技术的日益复杂，其物理设计和生产变得越来越具有挑战性。布局一直是 IC 物理设计中最关键的步骤之一。经过数十年的研究，基于分区、基于分析和基于退火的布局器不断丰富布局解决方案工具箱。然而，包括运行时间长和缺乏泛化能力在内的开放性挑战继续限制现有布局工具的更广泛应用。我们利用强化学习 (RL) 的进步，设计了一种基于学习的布局工具，该工具基于强化学习 (RL) 和模拟退火 (SA) 的循环应用。结果表明，RL 模块能够为 SA 提供更好的初始化，从而产生更好的最终布局设计。与其他近期基于学习的布局器相比，我们的方法主要不同之处在于它结合了 RL 和 SA。它利用 RL 模型在训练后快速获得良好粗略解决方案的能力和启发式方法实现解决方案贪婪改进的能力。
使用循环强化学习和模拟退火在集成电路中布局
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