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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119670672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510180813.1，技术领域涉及：G06F30/392；该发明授权基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统是由朱明;张欣欣;廖媛;檀志伟;吴秀龙;彭春雨;李志刚设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及集成电路布线技术领域，具体涉及基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统。本发明提出了改进型的电路布线模型来进行RES的求解，其在编码器中不仅引入了选择性卷积层，还融入了基于马卡龙变形层设计的特征处理层：前者实现了对多尺度特征的提取和动态融合，有效捕获点集的局部细节与多尺度特征，从而提高了模型对复杂点分布的适应能力，为解的构建提供更精确的特征表示；后者增加了残差路径和分层特征处理，进一步提升了解构建的全局优化能力，使得生成的解更精确，误差更低。本发明解决了现有REST法在特征表达能力、训练效率和大规模点集的适应性方面仍需改进的问题。

本发明授权基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法，其特征在于，包括：步骤一，获取目标平面区域中的全部M个待处理节点坐标Point1~PointM；步骤二，使用训练好的电路布线模型对Point1~PointM进行处理，得到电路布线结果RES；M＞1；其中，训练好的电路布线模型是采用自我批评序列训练算法训练得到的；电路布线模型包括：编码器Encoder、解码器Decoder；Encoder用于对Point1~PointM进行编码以得到M个编码特征Encoding1~EncodingM；Decoder用于对Encoding1~EncodingM进行解码，逐步生成节点连接序列以得到RES；Encoder包括：1个嵌入层Embedder、1个选择性卷积层SKConv、1个特征处理层MT；Embedder用于对第m个待处理节点Pointm提取初步特征并生成第m个嵌入表示Embeddingm；SKConv用于从Embeddingm提取出多尺度特征、并进行动态融合，得到第m个融合后的多尺度特征MS-featuresm；MT用于对MS-featuresm进行全局特征增强，得到第m个编码特征Encodingm；m∈[1,M]；其中，MT包括：N个马卡龙变形层mt1~mtN；N≥1；mtn的输出作为mtn+1的输入；mt1的输入为MS-featuresm；mtN的输出为Encodingm；n∈[1,N-1]。

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