一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法，包括：对待布线PCB板进行分析，生成PCB板初始引脚占用状态矩阵，并确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线、以及n根所述目标线之间的布线顺序；再利用联合蒙特卡洛树模型依次求解出第一目标线至第n目标线的最佳连线路径，从而实现PCB板自动布线。本发明专利技术通过引入AI强化学习算法实现PCB自动布线，将自动布线问题建模为序惯决策问题，引入蒙特卡洛树对布线动作的搜索、神经网络对节点先验预测加速搜索等智能技术，通过不断自我学习，实现单层或多层PCB板的高效准确自动布线，与现有基于图论的PCB板自动布线算法相比，显著提升PCB板布通率、设计效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法
本专利技术涉及PCB板自动布线
，特别涉及一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法。
技术介绍
随着大规模集成电路技术的发展，集成电路工艺进入纳米技术时代，在一个芯片上集成的组件与引脚连线越来越多。而在不久的将来，每个芯片上的晶体管数量仍将大幅增长，这种日益增加的复杂性给电子设计带来了实质性的挑战。为了满足和达到这电子设计的需求，业界迫切需要EDA(ElectronicsDesignAutomation)软件作为强有力的支撑。EDA是在电子CAD技术基础上发展起来的计算机辅助设计软件系统，融合了应用电子技术、计算机技术、信息处理及智能化技术进行电子产品的自动设计。利用EDA工具，电子设计师可以从概念、算法、协议等开始设计电子系统，并可以将电子产品从电路设计、性能分析到设计出PCB版图的整个过程，在计算机上自动处理完成。EDA技术可以广泛应用于电子、通信、航空航天、机械等多个领域。然而，EDA软件的开发存在着极大的技术难度，针对诸如自动布线等关键环节，国内研究比较缺乏，相关的研究工作在本世纪进展缓慢。EDA中一项极为重要的技术就是PCB自动布线，所谓PCB自动布线就是依据一定的程序算法，让设计软件程序根据用户设定的相关参数和布线规则，自动的在各个元件之间进行连线，实现元器件之间的电气连接关系，进而快速完成PCB的布线工作。不同于芯片布局布线布通率更多考量元器件位置的放置，PCB设计成功与否更加注重PCB引脚间布线的合理性，而布线算法选择对PCB布线的布通率有很大的影响。世界上最早的布线算法是1961年发布的Lee算法，自Lee算法提出后，有许多对该算法的改进，包括提高其速度和减少其计算空间的算法。1969年D.W.Hightower提出了一种基于线扩展的布线方法，称为线探索法。就目前来看，除了Lee算法和线探索法，还有最优通道法、Hitchcook的细胞结构法、Mah及Stainberg的拓扑类并法、J.Soukup的快速迷路法等。然而，这类传统图论布线算法时间和空间复杂度均较高，环境复杂时，复杂度上涨速度极快，因此布线速度较慢；且传统图论算法布通成功率较低，一旦布线失败，很难实现自我修复。现有通过AI算法进行PCB自动布图设计的研究，如申请号为2019108925450的中国专利，但是其中公开了利用AI布线模块进行AI自动布线的构思，但其中并不涉及到具体的AI算法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的传统图论布线算法复杂度过高、布线速度较慢，且布通成功率较低、一旦布线失败很难实现自我修复的缺陷，提供一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法，引入AI强化学习算法实现PCB自动布线，将自动布线问题建模为序惯决策问题，本申请所提供的AI强化学习方法采用蒙特卡洛树对布线动作进行搜索的基础上，联合神经网络对节点先验预测加速搜索，通过不断自我学习，能够实现复杂PCB板的高效准确自动布线，显著提升PCB板设计效率。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法，包括：步骤1：对待布线PCB板进行分析，生成PCB板初始引脚占用状态矩阵，并确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线、以及n根所述目标线之间的布线顺序；步骤2：将所述PCB板初始引脚占用状态矩阵、以及第一目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至联合蒙特卡洛树模型中，求解得到起点引脚、终点引脚之间的最佳连线路径；根据所得最佳连线路径在PCB板上进行第一目标线的布线，并根据布线结果更新PCB板引脚占用状态矩阵；所述联合蒙特卡洛树模型为融合了神经网络的蒙特卡洛树模型，所述联合蒙特卡洛树模型能够根据输入的PCB板引脚占用状态矩阵、起点引脚坐标、终点引脚坐标进行迭代循环计算，求解出所述起点引脚与终点引脚之间的最佳连线路径；步骤3：重复步骤2，将根据布线结果更新后的引脚占用状态矩阵以及目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至所述联合蒙特卡洛树模型中，依次完成第二目标线、第三目标线...第n目标线的布线。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，所述步骤1包括：步骤101，对待布线的PCB板进行分析，得到待布线的PCB板的引脚分布，根据待布线的PCB板上既有元器件的引脚占用情况生成PCB板的初始引脚占用状态矩阵；步骤102，根据待布线的PCB板对应的电路原理图确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线，得到每根目标线的起始引脚与终点引脚；步骤103，确定n根所述目标线之间的布线顺序，得到第一目标线、第二目标线...第n目标线。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，根据每根目标线的起始引脚与终点引脚之间的欧式距离确定n根所述目标线之间的布线顺序。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，所述联合蒙特卡洛树模型通过以下步骤求解得到起点引脚、终点引脚之间的最佳连线路径：步骤201：以起点引脚作为蒙特卡洛树搜索的根节点，从根节点开始，联合蒙特卡洛树模型每次都根据选择公式选一个最值得搜索的走线引脚，当选择了一个走线引脚后，以选择得到的走线引脚的位置为当前位置，根据当前位置判断是否布线结束，若否，则进入步骤202；若是，则进入步骤203；步骤202：判断当前位置是否第一次被选择，若是，则根据布线规则对当前位置执行拓展操作，得到当前位置对应的多个子位置；将当前位置对应的搜索路径以及目标线对应的引脚占用状态矩阵、起点引脚、终点引脚输入至神经网络，得到当前位置的价值，及其多个子位置被选择的概率；初始化多个子位置的价值，将当前位置的价值进行回传，沿着当前位置对应的搜索路径更新在前的多个引脚的价值和访问次数；回传后，返回步骤201从根节点开始重新搜索；若否，则直接按照选择公式依次进行选择；步骤203，根据评价规则从而给出真实的回报奖励值，奖励值将会回传给该路径上每一个位置，使得这些位置的价值得到更新；步骤204：迭代步骤201～203，当达到预设迭代次数时，按照选择公式选择起点引脚终点引脚之间的第一引脚；步骤205，以第一引脚为根节点，重复步骤201～204，找到第二引脚，以第二引脚为根节点，重复步骤201～204，找到第三引脚...直到找到的根节点为终点引脚形成所述最佳连线路径。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，所述布线规则为上一引脚方向不超过45度、与已经被占用的引脚无交叉。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，所述评价规则包括：连线长短奖励值以及版图设计规则奖励值。优选的，上述基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法中，所述选择公式为：其中，at表示在第t步时的选择过程，c是调节参数，P(v')是神经网络输出的在当前布线状态s下选择子位置v'的概率，Q(v')表示子位置v'的价值，N(v本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法，其特征在于，包括：/n步骤1：对待布线PCB板进行分析，生成PCB板初始引脚占用状态矩阵，并确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线、以及n根所述目标线之间的布线顺序；/n步骤2：将所述PCB板初始引脚占用状态矩阵、以及第一目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至联合蒙特卡洛树模型中，求解得到起点引脚、终点引脚之间的最佳连线路径；根据所得最佳连线路径在PCB板上进行第一目标线的布线，并根据布线结果更新PCB板引脚占用状态矩阵；/n所述联合蒙特卡洛树模型为融合了神经网络的蒙特卡洛树模型，所述联合蒙特卡洛树模型能够根据输入的PCB板引脚占用状态矩阵、起点引脚坐标、终点引脚坐标进行迭代循环计算，求解出所述起点引脚与终点引脚之间的最佳连线路径；/n步骤3：重复步骤2，将根据布线结果更新后的引脚占用状态矩阵以及目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至所述联合蒙特卡洛树模型中，依次完成第二目标线、第三目标线...第n目标线的布线。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于联合蒙特卡洛树搜索的PCB板自动布线方法，其特征在于，包括：
步骤1：对待布线PCB板进行分析，生成PCB板初始引脚占用状态矩阵，并确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线、以及n根所述目标线之间的布线顺序；
步骤2：将所述PCB板初始引脚占用状态矩阵、以及第一目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至联合蒙特卡洛树模型中，求解得到起点引脚、终点引脚之间的最佳连线路径；根据所得最佳连线路径在PCB板上进行第一目标线的布线，并根据布线结果更新PCB板引脚占用状态矩阵；
所述联合蒙特卡洛树模型为融合了神经网络的蒙特卡洛树模型，所述联合蒙特卡洛树模型能够根据输入的PCB板引脚占用状态矩阵、起点引脚坐标、终点引脚坐标进行迭代循环计算，求解出所述起点引脚与终点引脚之间的最佳连线路径；
步骤3：重复步骤2，将根据布线结果更新后的引脚占用状态矩阵以及目标线对应的起点引脚、终点引脚输入至所述联合蒙特卡洛树模型中，依次完成第二目标线、第三目标线...第n目标线的布线。


2.如权利要求1所述的PCB板自动布线方法，所述步骤1包括：
步骤101，对待布线的PCB板进行分析，得到待布线的PCB板的引脚分布，根据待布线的PCB板上既有元器件的引脚占用情况生成PCB板的初始引脚占用状态矩阵；
步骤102，根据待布线的PCB板对应的电路原理图确定所述待布线的PCB板对应的n根目标线，得到每根目标线的起始引脚与终点引脚；
步骤103，确定n根所述目标线之间的布线顺序，得到第一目标线、第二目标线...第n目标线。


3.如权利要求2所述的PCB板自动布线方法，根据每根目标线的起始引脚与终点引脚之间的欧式距离确定n根所述目标线之间的布线顺序。


4.如权利要求1-3任一所述的PCB板自动布线方法，所述联合蒙特卡洛树模型通过以下步骤求解得到起点引脚、终点引脚之间的最佳连线路径：
步骤201：以起点引脚作为蒙特卡洛树搜索的根节点，从根节点开始，联合蒙特卡洛树模型每次都根据选择公式选一个最值得搜索的走线引脚，当选择了一个走线引脚后，以选择得到的走线引脚的位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗晋廷，陈杰男，吴凡，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51