論文の概要: Enhancing Reinforcement Learning for the Floorplanning of Analog ICs with Beam Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05059v1
• Date: Thu, 08 May 2025 08:50:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.81241
• Title: Enhancing Reinforcement Learning for the Floorplanning of Analog ICs with Beam Search
• Title（参考訳）: ビームサーチによるアナログICのフロアプランニングのための強化学習の強化
• Authors: Sandro Junior Della Rovere, Davide Basso, Luca Bortolussi, Mirjana Videnovic-Misic, Husni Habal,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習(RL)とビーム(BS)戦略を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 BSアルゴリズムはエージェントの推論プロセスを強化し、フレキシブルなフロアプランを生成する。 実験結果から, 標準RL法と比較すると, 面積, 死空間, 線長が約5～85%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The layout of analog ICs requires making complex trade-offs, while addressing device physics and variability of the circuits. This makes full automation with learning-based solutions hard to achieve. However, reinforcement learning (RL) has recently reached significant results, particularly in solving the floorplanning problem. This paper presents a hybrid method that combines RL with a beam (BS) strategy. The BS algorithm enhances the agent's inference process, allowing for the generation of flexible floorplans by accomodating various objective weightings, and addressing congestion without without the need for policy retraining or fine-tuning. Moreover, the RL agent's generalization ability stays intact, along with its efficient handling of circuit features and constraints. Experimental results show approx. 5-85% improvement in area, dead space and half-perimeter wire length compared to a standard RL application, along with higher rewards for the agent. Moreover, performance and efficiency align closely with those of existing state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: アナログICのレイアウトは複雑なトレードオフを必要とし、デバイス物理と回路の可変性に対処する。 これにより、学習ベースのソリューションで完全な自動化を実現するのが難しくなります。 しかし, 強化学習(RL)は近年, 特にフロアプランニング問題を解く上で重要な成果を上げている。 本稿では,RLとビーム(BS)戦略を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 BSアルゴリズムはエージェントの推論プロセスを強化し、様々な目的の重み付けを伴ってフレキシブルなフロアプランの生成を可能にし、ポリシーの再訓練や微調整を必要とせずに混雑に対処する。 さらに、RLエージェントの一般化能力は、回路特徴や制約の効率的な処理とともに、そのまま維持される。 実験結果から近似が得られた。 5～85%の面積, デッドスペース, 半周線長が, 標準のRLアプリケーションと比較して改善され, エージェントに対する報酬も高かった。 さらに、性能と効率は既存の最先端技術と密接に一致している。

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