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龍圖騰網獲悉福州大學申請的專利基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115713061B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211589378.0，技術領域涉及：G06F30/394；該發明授權基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法是由劉耿耿;林振坤;郭文忠設計研發完成，并于2022-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法在說明書摘要公布了：本發明提出基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法，首先設計了一種布線拓撲初始化策略,即采用prim算法構建一棵最小生成樹以確定引腳的拓撲結構；其次，提出了一種DRL算法下的XSMT問題處理策略，將對于XSMT問題中出現的45°邊與135°邊進行松弛處理，并以線長作為回報值，使得通過DRL算法訓練得到的結果更加直觀；此外，設計了一種布線拓撲精煉策略。由于通過DRL算法訓練得到的結果中存在冗余的線長，將45°邊與135°邊旋轉為水平邊與垂直邊進行去重，與精煉前的結果相比，精煉策略可以對線長起到很好的優化效果；本發明用于集成電路布線設計時，能夠得到最小化線長的布線解方案。

本發明授權基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的X結構Steiner最小樹構造方法，用于超大規模集成電路中的各個晶體管之間的總體布線，基于X結構斯坦納最小樹XSMT問題來完成最小樹的布線，其特征在于：所述方法使用深度強化學習DRL，通過其在訓練時獎勵函數的所有先前成功的以及不成功的網絡布線的嘗試，為布線的動態演進狀態產生最佳動作，以完成XSMT問題的目標；所述方法包括以下步驟； 步驟S1、數據預處理與初始化階段：初始化引腳實際坐標，并將引腳實際坐標映射為網格坐標； 步驟S2、布線拓撲初始化階段：對引腳使用初始化策略，生成在用于后續步驟的結構固定的拓撲結構； 步驟S3、基于深度強化學習的動作選擇階段：按XSMT設計基于DQN算法的布線方式選擇策略； 步驟S4、布線拓撲精煉階段：通過優化互連線的連接，對布線拓撲優化以選擇出最優布線拓撲； 步驟S4的布線拓撲精煉階段中，針對整體布線結構因存在重疊部分產生的冗余線長設置精煉策略算法，對通過DQN算法進行訓練得到的布線樹進行優化，使得線長更短； 精煉策略算法具體包括以下方法； 方法一、處理邊得到可進行比較的邊結構，具體為：根據四種動作將線段進行分解得到四種邊，分別是水平邊、垂直邊、45°邊與135°邊，同時將45°邊與135°邊分別順時針旋轉為水平邊與垂直邊，將四種邊存為如下結構： [水平邊的縱坐標值，起點坐標值，終點坐標值] [垂直邊的橫坐標值，起點坐標值，終點坐標值] 將每條邊的起、終點重新排序，滿足水平線的起點在左終點在右，垂直邊的起點在下終點在上，對相同種類的邊進行比較判斷是否具備可重合的條件； 方法二、去重，具體為：根據方法一得到的四種邊結構，對邊進行升序排序，當第一個值相同時則按照第二個值進行排序； 對于每一種邊，分別進行去重操作，由于已完成排序使得重復邊相鄰，即可進行按順序進行兩兩比較，當第一個值相同即水平邊處在同一條直線上時，重疊部分與線段的終點有關，終點數值小的線段即為重疊部分，當第一個值相同但第二個值不同時，由于已經過排序，所以重疊部分與第一條線段的起點和第二條線段的終點有關，當第二條線段的起點小于第二條線段的終點時，兩點間的線段即為重疊部分，將兩條線段進行合并，完成去重操作，垂直邊同理。

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