一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法

本发明提供了一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法，以解决传统网表优化方法中模型优化未见过电路的能力不足的问题。首先构建逻辑综合的数据集，然后对数据集进行预处理，获得电路的统计特征与图结构；随后构建基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型，并利用预处理后的数据集进行预训练，最后利用预训练好的基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型在电路上进行逻辑优化。本发明的电路特征提取模块采用GNN模块对逻辑电路和网表结构进行解析，得到图嵌入，通过FCN模块解析逻辑电路和网表的统计特征，拼接两部分特征得到精确的电路的增强表示状态，提高了强化学习模型对不同电路之间的理解能力。

《一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法》是一发明专利，专利号为 2025105371063，当前法律状态为已售，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为吴悦;张文博;柯迪;周益龙;周凌峰;杨晓燕，申请日期为2025-04-27，公开（公告）日期为2025-05-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F30/327(2020.01)I;G06F30/337(2020.01)I;G06N3/092(2023.01)I，高新资质：已报高企，所属技术领域包括：电子设计自动化EDA流程 静态时序分析引擎 布线前时序预测模型 线网嵌入 超大规模集成电路设计 电路逻辑优化方法。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法，以解决传统网表优化方法中模型优化未见过电路的能力不足的问题。首先构建逻辑综合的数据集，然后对数据集进行预处理，获得电路的统计特征与图结构；随后构建基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型，并利用预处理后的数据集进行预训练，最后利用预训练好的基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型在电路上进行逻辑优化。本发明的电路特征提取模块采用GNN模块对逻辑电路和网表结构进行解析，得到图嵌入，通过FCN模块解析逻辑电路和网表的统计特征，拼接两部分特征得到精确的电路的增强表示状态，提高了强化学习模型对不同电路之间的理解能力。

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