論文の概要: Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14236v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 02:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:44:51.222299
• Title: Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による分散フィルタリング回路の自動設計と最適化
• Authors: Peng Gao, Tao Yu, Fei Wang, Ru-Yue Yuan
• Abstract要約: そこで本研究では,DFCの設計を改善するために,回路をエンド・ツー・エンドで自動生成する手法を提案する。 提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.395289261487843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Designing distributed filtering circuits (DFCs) is complex and time-consuming, with the circuit performance relying heavily on the expertise and experience of electronics engineers. However, manual design methods tend to have exceedingly low-efficiency. This study proposes a novel end-to-end automated method for fabricating circuits to improve the design of DFCs. The proposed method harnesses reinforcement learning (RL) algorithms, eliminating the dependence on the design experience of engineers. Thus, it significantly reduces the subjectivity and constraints associated with circuit design. The experimental findings demonstrate clear improvements in both design efficiency and quality when comparing the proposed method with traditional engineer-driven methods. In particular, the proposed method achieves superior performance when designing complex or rapidly evolving DFCs. Furthermore, compared to existing circuit automation design techniques, the proposed method demonstrates superior design efficiency, highlighting the substantial potential of RL in circuit design automation.
• Abstract（参考訳）: 分散フィルタリング回路(DFC)の設計は複雑で時間を要するが、回路性能はエレクトロニクス技術者の専門知識と経験に大きく依存している。 しかし、手動設計法は、非常に低効率である傾向にある。 本研究では,dfcの設計を改善するために,回路製造のための新しいエンド・ツー・エンド自動化手法を提案する。 提案手法は強化学習(RL)アルゴリズムを利用して,技術者の設計経験への依存を解消する。 これにより、回路設計に伴う主観性と制約が大幅に低減される。 実験により,提案手法と従来手法との比較において,設計効率と品質の両面で明らかに改善が認められた。 特に,提案手法は複雑あるいは急速に発展するDFCの設計において,優れた性能を実現する。 さらに,既存の回路設計技術と比較して設計効率が優れており,回路設計におけるRLの可能性が顕著である。

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