論文の概要: Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14236v2
- Date: Mon, 29 Jul 2024 02:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 23:57:25.859120
- 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設計のための新しいエンドツーエンド自動手法を提案する。
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。
本手法は, 複雑もしくは急速に発展するDFCの設計において, 優れた性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.500468654567033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Designing distributed filter circuits (DFCs) is complex and time-consuming, involving setting and optimizing multiple hyperparameters. Traditional optimization methods, such as using the commercial finite element solver HFSS (High-Frequency Structure Simulator) to enumerate all parameter combinations with fixed steps and then simulate each combination, are not only time-consuming and labor-intensive but also rely heavily on the expertise and experience of electronics engineers, making it difficult to adapt to rapidly changing design requirements. Additionally, these commercial tools struggle with precise adjustments when parameters are sensitive to numerical changes, resulting in limited optimization effectiveness. This study proposes a novel end-to-end automated method for DFC design. 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 design efficiency and quality when comparing the proposed method with traditional engineer-driven methods. Furthermore, the proposed method achieves superior performance when designing complex or rapidly evolving DFCs, highlighting the substantial potential of RL in circuit design automation. In particular, compared to the existing DFC automation design method CircuitGNN, our method achieves an average performance improvement of 8.72%. Additionally, the execution efficiency of our method is 2000 times higher than CircuitGNN on the CPU and 241 times higher on the GPU.
- Abstract（参考訳）: 分散フィルタ回路(DFC)の設計は複雑で時間を要する。
商用有限要素ソルバ HFSS (High-Frequency Structure Simulator) を用いるような従来の最適化手法は、全てのパラメータの組み合わせを固定ステップで列挙し、それぞれの組み合わせをシミュレートする。
さらに、これらの商用ツールは、パラメータが数値的な変化に敏感である場合の正確な調整に苦慮し、最適化効率が制限される。
そこで本研究では,DFC設計のための新しいエンドツーエンド自動手法を提案する。
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,設計効率と品質の向上が示された。
さらに,回路設計におけるRLの可能性を強調し,複雑なDFCの設計や急速に発展するDFCの設計において優れた性能を実現する。
特に,既存のDFC自動化設計手法であるCircuitGNNと比較して,平均性能は8.72%向上した。
さらに,本手法の実行効率はCPUのCircuitGNNの2000倍,GPUの241倍である。
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