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摘要 — 掩模优化是先进技术节点 VLSI 制造过程中的重要步骤。作为最具代表性的技术之一，光学邻近校正 (OPC) 被广泛应用于提高可印刷性。由于传统 OPC 方法消耗的计算开销过大，近期研究已将机器学习技术应用于高效的掩模优化。然而，现有的判别学习模型依赖给定的数据集进行监督训练，而生成学习模型通常利用代理优化目标进行端到端学习，这可能会限制可行性。在本文中，我们率先引入了用于掩模优化的强化学习 (RL) 模型，该模型无需利用可微代理即可直接优化首选目标。大量实验表明，我们的方法优于最先进的解决方案，包括学术方法和商业工具包。
RL-OPC：通过深度强化学习进行掩模优化
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