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申请/专利权人：三菱电机株式会社

摘要：提供了一种用于使用由图神经网络GNN和全连接神经网络FCNN构成的预训练的强化学习RL智能体来生成电路的器件参数的计算机实现的方法。该方法通过包括以下项的步骤来执行：获取与电路的期望规范集或一个期望规范、器件参数、电路的固定拓扑相关的输入，并且将该输入提供给RL智能体。期望电路描述包括对电路的拓扑和电路的器件参数进行建模的图，并且期望规范包括增益、带宽、相位裕度、功耗、输出功率以及功率效率。预训练的RL智能体执行包括以下项的步骤：将从动作集中选择的动作发送给环境模块；使用环境模块的数据处理器，根据所选择的动作来对电路的器件参数进行更新；通过对电路的网表进行仿真来获得电路的当前规范；从环境模块获取奖励；以及生成电路的经更新的器件参数。

主权项：1.一种用于使用由图神经网络GNN和全连接神经网络FCNN构成的预训练的强化学习RL智能体来生成电路的器件参数的计算机实现的方法，其中，所述方法使用与存储实现所述方法的指令的存储器联接的处理器，其中，所述指令在由所述处理器执行时执行所述方法的步骤，所述方法包括以下步骤：经由接口获取与电路的期望规范集或一个期望规范、器件参数、所述电路的固定拓扑相关的输入，并将所述输入提供给所述RL智能体，其中，期望电路描述包括对所述电路的所述拓扑和所述电路的器件参数进行建模的图，其中，所述期望规范包括增益、带宽、相位裕度、功耗、输出功率以及功率效率，其中，所述预训练的RL智能体被配置成执行以下步骤：将从动作集中选择的动作发送给环境模块；使用所述环境模块的数据处理器，根据所选择的动作，相对于电路期望规范来对所述电路的所述器件参数进行更新，其中，所述动作按照各个器件参数的最小单位值来改变当前器件参数中的每一个；通过使用所述环境模块的电路仿真器，基于经更新的器件参数对所述电路的网表进行仿真，来获得所述电路的当前规范，其中，所述环境模块包括所述电路的所述网表；从所述环境模块获取奖励，其中，所述奖励是基于所述当前规范与所述期望规范之间的差异来计算的，其中，继续进行发送步骤、更新步骤、获得步骤以及获取步骤，直到所述奖励达到阈值或者步骤数达到预设值；以及生成所述电路的所述经更新的器件参数。

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权利要求：

百度查询： 三菱电机株式会社 基于GCN和深度强化学习的RF模拟电路电子设计自动化的方法