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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統及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：CN120337836B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510807314.0，技術領域涉及：G06F30/337；該發明授權基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統及方法是由李志;范峰云設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統及方法，涉及數據分析領域，包括場景識別模塊、策略選擇模塊、決策修正模塊和云端更新模塊，本發明通過狀態感知特征通道與置信評分機制實現設備運行狀態的魯棒識別，并引入模糊識別與報警機制增強適應性；借助雙索引策略庫與影響梯度傳輸機制實現工序間聯動優化，提升工藝協同性；通過狀態四元組的動態上傳與云端震蕩識別，系統能在策略異常與能耗波動下自動進入冷靜期鎖定，有效抑制異常擴散。同時，輕量化邊緣部署與強化學習機制使其具備高響應、低通信與自學習能力，適用于大規模復雜芯片制造環境。

本發明授權基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于邊緣強化學習的芯片設計與制造優化系統，其特征在于，包括： 場景識別模塊，用于在芯片制造的工序設備上采集設備運行原始數據，并進行狀態特征提取與場景分類得到工序設備的場景標簽； 策略選擇模塊，用于在場景識別完成后，通過工序設備的邊緣智能體根據場景標簽從本地策略庫中選擇對應策略模型作為調整策略模型； 決策修正模塊，用于通過工序設備的邊緣智能體計算調整策略模型對下游工序設備的影響梯度，同時下游工序設備的邊緣智能體在決策過程中引入該影響梯度作為懲罰因子進行決策修正； 云端更新模塊，用于通過工序設備的邊緣智能體持續將本地的狀態四元組更新至云端，云端識別是否存在策略震蕩與能耗異常，若存在，則控制該工序設備進入冷靜期鎖定模式； 所述下游工序設備的邊緣智能體在決策過程中引入該影響梯度作為懲罰因子進行決策修正，具體包括： 下游工序設備的邊緣智能體接收到影響梯度后，將該影響梯度投入數據庫中預存的影響梯度-懲罰因子的映射集中進行映射匹配后得到下游工序設備的懲罰因子，并將該懲罰因子引入下游工序設備的調整策略模型的策略網絡參數的損失函數中進行決策修正； 所述狀態四元組包括設備運行原始數據、調整策略模型、調整反饋數據和影響梯度； 所述控制該工序設備進入冷靜期鎖定模式,具體處理條件為： 將連續周期數量與連續周期閾值進行作差得到連續周期差值，將能耗數據變化幅度值與正常變化幅度值進行作差處理得到能耗變化差值； 將連續周期差值與能耗變化差值分別和周期數量單位因數與能耗單位因數進行結合后相加得到冷靜期長度指向因子，將冷靜期長度指向因子投入云端數據庫中預存的冷靜期長度指向因子-冷靜期長度的映射集中進行映射匹配后得到工序設備的冷靜期長度； 基于冷靜期長度控制工序設備進入冷靜期鎖定模式，所述冷靜期鎖定模式具體為邊緣智能體的調整策略模型保持凍結狀態，工序設備保持現有狀態運行并緩存所有數據于邊緣智能體中，云端發送該工序設備編號至運維管理終端進行提醒。

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