本研究提出了一种自适应数据集生成框架，旨在解决逻辑综合中机器学习的数据集生成问题。生成的OpenLS-D数据集包含46个组合设计，展示了其多样性和广泛适用性。

L2DC是一种基于强化学习的电路设计方法，能够优化电路参数并自动生成新电路数据，性能优于传统方法。研究还提出了多种基于机器学习的框架和模型，如Pyramid、GraPhSyM和CktGNN，显著提高了电路设计的效率和准确性。新模型PruneX和ABC-RL在逻辑综合中提升了效率和性能，而HOGA和DID4HLS则通过图神经网络和生成模型优化设计，解决了传统方法的瓶颈。

L2DC是一种基于强化学习的电路设计方法，能够自动优化电路参数，提高设计效率和准确率。研究表明，结合强化学习和图神经网络可以实现电路设计的知识转移，显著改善逻辑综合性能。新算法INVICTUS和DeepGate2在电路面积和运行时间上均有显著提升，展示了强化学习在电路设计中的潜力。

本文综述强化学习在逻辑综合与量子电路优化中的应用：INVICTUS利用离线强化学习生成综合启发式序列，显著改善面积时延积并缩短运行时间；其他研究分别采用A2C自动优化逻辑综合、强化学习设计最小量子电路、以LDBA塑造奖励保证收敛、深度卷积网络优化量子电路（深度降低27%、门数减少15%），并提出Quarl量子电路优化器及无序量子电路编译方法（减少约50%门数），用于Ising能量最小化。