基于强化学习的电路优化方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116992816A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202210447459.0

    申请日:2022-04-26

    发明人: 杨光 刘春林 伍奇

    IPC分类号: G06F30/398 G06N20/00

    摘要: 本申请涉及电路设计和自动化技术领域,提供一种基于强化学习的电路优化方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:确定原始设计电路中的待优化器件和各个输入条件;通过RPA驱动EDA设备对待优化器件进行仿真,得到各个目标特征数据,根据各个目标特征数据确定奖励反馈函数;根据各个输入条件确定各个当前输入状态和各个行动路径;基于各个当前输入状态的各个行动路径和奖励反馈函数进行强化学习,确定最优局部动作值及其电路优化行动路径。本申请实施例提供的基于强化学习的电路优化方法将强化学习和RPA,与电路优化进行结合,能够自动确定出最优局部动作值及其电路优化行动路径,不需要依赖于人为经验,提升了电路优化的准确性。

    数据采集方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116974785A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310914146.6

    申请日:2023-07-24

    IPC分类号: G06F9/54

    摘要: 本发明属于计算机领域,公开了一种数据采集方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:在接收到数据采集任务时,启动后端代理服务,并发起后端数据采集请求,所述后端代理服务为机器人流程自动化程序中新增的代理服务;通过所述后端代理服务接收所述后端数据采集请求对应的响应信息;根据所述数据采集任务从所述响应信息中提取后端数据。由于本发明是通过所述后端代理服务接收所述后端数据采集请求对应的响应信息;根据所述数据采集任务从所述响应信息中提取后端数据。相对于现有的机器人流程自动化程序只能从用户界面上获取数据的方式,本发明上述方式能够通过后端代理服务获取后端数据,实现获取在用户界面上得不到的数据。