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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及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：CN120012681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510155277.X，技术领域涉及：G06F30/337；该发明授权基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统是由徐宁;张珂;贾博文;张勇设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统，其中方法包括：生成模拟IC的初始网表，输入预先搭建的仿真平台中；根据模拟IC的初始网表生成模拟IC电路版图，并通过仿真平台进行仿真；强化学习智能体基于预先构建的模拟IC网表多边异构图，搭建图神经网络执行优化任务，生成优化后的模拟IC的网表并发送给仿真平台；根据优化后的模拟IC的网表生成新的模拟IC电路版图，仿真平台对优化后的模拟IC的网表和新的模拟IC电路版图均进行仿真，并通过强化学习智能体以对模拟IC电路版图进一步优化；强化学习智能体与仿真平台持续交互优化，直至得到满足性能指标的最终参数组合。本发明大幅提高了电路优化的效率和性能。

本发明授权基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 选择指定类型的IC电路，使用开源电路原理图编辑器生成并导出模拟IC的初始网表； 将模拟IC的初始网表输入预先搭建的仿真平台中，并将网表仿真结果输入预先构建的强化学习智能体中，该强化学习智能体的奖励函数与模拟IC的性能指标关联； 根据模拟IC的初始网表生成模拟IC电路版图，并通过仿真平台进行仿真，将版图仿真结果输入到强化学习智能体中； 强化学习智能体基于预先构建的模拟IC网表多边异构图，搭建图神经网络执行优化任务，生成优化后的模拟IC的网表并发送给仿真平台；其中模拟IC网表多边异构图构建过程为：根据模拟IC的初始网表定义异构图不同类型的节点，并根据不同的节点类型提取相应的节点特征，生成模拟IC网表异构图的节点、节点特征矩阵及边类型矩阵，最终生成基于信号流识别的模拟IC网表多边异构图； 根据优化后的模拟IC的网表生成新的模拟IC电路版图，仿真平台对优化后的模拟IC的网表和新的模拟IC电路版图均进行仿真，将生成的新的仿真结果再输出到强化学习智能体以对模拟IC电路版图进一步优化； 强化学习智能体与仿真平台持续交互优化，直至得到满足性能指标的最终参数组合，并输出优化后的电路参数及对应网表文件，用于后续设计与制造。

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