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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法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：CN115577671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210867726.X，技术领域涉及：G06F30/394；该发明授权基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法是由刘耿耿;游杰;杨礼亮;郭文忠设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法，包括以下三个阶段：预处理阶段，基于最小生成树算法来简化多引脚线网问题，构建MST；布线主阶段，利用MST来建立DRL中智能体训练的环境，最后利用训练好的智能体来完成布线，得到XSMT，然后根据绕障策略来完成绕障得到OAXSMT；后处理阶段，利用DFS算法对OAXSMT进行拆环得到布线结果，并计算布线结果的线长。本发明能快速有效的获取最优布线结果，提高超大规模集成电路物理设计效率。

本发明授权基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的X结构绕障Steiner最小树方法，其特征在于，包括以下三个阶段： 预处理阶段，基于最小生成树算法来简化多引脚线网问题，构建MST； 布线主阶段，利用MST来建立DRL中智能体训练的环境，最后利用训练好的智能体来完成布线，得到XSMT，然后根据绕障策略来完成绕障得到OAXSMT； 后处理阶段，利用DFS算法对OAXSMT进行拆环得到布线结果，并计算布线结果的线长； 所述绕障策略具体为： 根据XMST，按照穿障判断策略先对XMST进行穿障判断，然后进行模拟绕障来对绕障线路可能穿过的障碍物进行判断，从而得到对XMST进行绕障时需要考虑的所有障碍物，之后通过迭代对绕障顺序进行确定，直到找到合适的绕障顺序； 然后根据预设需求选取虚拟Steiner点加入XMST； 最后按照给定的四种基本连接动作完成绕障； 所述穿障判断策略，对XSMT中的点与点间的基本连接动作进行穿障判断，首先将连接动作提取为一个个的线段，然后通过以下方法判断线段与障碍物的关系： 判断线段的端点是否在矩形障碍物内部，若有一端点存在于内部，则穿过此障碍物； 若端点都不在障碍物内部，通过判断线段构成的矩形O1与矩形障碍物O2是否相交，若不相交则AS不穿过矩形障碍物O2； 若上述的两矩形相交，分别判断线段AS与矩形障碍物主对角、副对角线，即蓝线部分是否相交，若相交则穿过此障碍物，否则不穿过此障碍物； 所述模拟绕障具体为：对当前已经判断为穿过的障碍物，按所有绕障顺序，都进行一次选取虚拟Steiner点进行绕障，若本次模拟绕障是为了找到绕障线路导致穿过新的障碍物，则将穿过的新的障碍物加入绕障集合，若本次模拟绕障是为了找到合适的绕障顺序，则在模拟绕障成功时返回当前绕障顺序。

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