Automated Design and Optimization of Distributed Filtering Circuits via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2402.14236v2 📥 PDF

作者: Peng Gao, Tao Yu, Fei Wang, Ru-Yue Yuan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-07-29)

DOI: 10.1093/jcde/qwae066

💡 一句话要点

提出基于强化学习的自动化分布式滤波电路设计方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分布式滤波电路 强化学习 自动化设计 电路优化 机器学习 电子工程 设计效率

📋 核心要点

  1. 现有的分布式滤波电路设计方法依赖于工程师的经验，耗时且难以适应快速变化的需求。
  2. 本文提出了一种基于强化学习的自动化设计方法，消除了对工程师经验的依赖，提升设计效率。
  3. 实验结果显示，该方法在设计复杂DFCs时表现优越，性能提升显著，效率大幅提高。

📝 摘要（中文）

设计分布式滤波电路（DFCs）复杂且耗时，传统优化方法依赖工程师经验，难以适应快速变化的设计需求。本文提出了一种新颖的端到端自动化设计方法，利用强化学习算法，显著降低了设计的主观性和约束。实验结果表明，与传统方法相比，该方法在设计效率和质量上有明显提升，尤其在复杂或快速演变的DFCs设计中表现出色。与现有方法CircuitGNN相比，平均性能提升8.72%，在CPU和GPU上的执行效率分别提高2000倍和241倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决分布式滤波电路设计中的复杂性和时间消耗问题。现有方法如HFSS依赖于工程师的经验，难以适应快速变化的设计需求，且在参数敏感时优化效果有限。

核心思路：论文提出的解决方案是利用强化学习算法进行电路设计，自动化优化过程，减少对人工经验的依赖，从而提高设计的灵活性和效率。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和设计优化三个主要阶段。首先，通过模拟环境收集设计数据，然后训练强化学习模型，最后利用训练好的模型进行电路设计优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将强化学习应用于电路设计自动化，显著提高了设计效率和质量，尤其在复杂电路设计中表现优异。与现有方法CircuitGNN相比，本文方法在性能和效率上均有显著提升。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化设计目标，并设计了适合电路特性的网络结构，以提高学习效果和收敛速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在设计复杂分布式滤波电路时，平均性能提升达8.72%。此外，在CPU和GPU上的执行效率分别提高了2000倍和241倍，显示出该方法在实际应用中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子产品设计、通信设备开发和自动化测试系统等。通过自动化设计，能够大幅提升电路设计的效率和准确性，降低人力成本，适应快速变化的市场需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

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.