基于强化学习的Yosys逻辑综合网表状态表征与序列动作反馈评估数据集

基于强化学习的Yosys逻辑综合网表状态表征与序列动作反馈评估数据集主要面向逻辑综合设计空间探索、强化学习策略训练及综合网表PPA优化研究需求建设，旨在为智能体学习逻辑综合操作规律、评估不同优化序列效果和生成高效综合脚本提供数据支撑。数据集由复旦大学集成电路与微纳电子创新学院依托高性能计算服务器产生，通过搭建强化学习在线交互环境，将智能体与Yosys/ABC逻辑综合工具进行连接，持续记录训练过程中的状态、动作、状态转移及奖励反馈信息。数据集主要包括不同类型逻辑电路的网表状态表征，如AIG节点特征、图深度和结构信息；Yosys/ABC中的逻辑优化算子及其动作序列，如rewrite、refactor等；每次动作执行后获得的面积、时序、功耗等PPA改善奖励值，以及最终寻优形成的高效逻辑综合脚本序列。数据经统一状态、动作和奖励格式、剔除无效交互日志并整理时序关系后形成，可用于强化学习模型训练、离线经验回放和逻辑综合优化效果评估。数据格式主要包括.csv、.json、.txt和.log，压缩前数据量为46.5 GB，压缩后数据量为5.4GB。