1.一种计算机系统，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，其中，该计算机系统包括存储器和处理器，该存储器存储多个电子设计软件工具，以及，该处理器被配置为实施该多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：
2.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器还被配置为：
3.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该元启发式算法包括模拟退火算法，以及，该基于模型的rl算法包括muzero rl算法。
4.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：将该第一多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用以确定该第一多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
5.如权利要求4所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以基于该一个或多个概率函数确定策略函数。
6.如权利要求4所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：
7.如权利要求6所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
8.一种方法，用于将电子装置的多个模拟模块放置到电子设计空间上，其中，该方法包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该多个模拟模块包括多个模拟电路及其在功能上相互协作以提供该电子装置的多个功能的互连结构。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤包括：将该多个可能解分解为由该模拟退火算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
15.一种计算机网络，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，以实施电子设计平台，该计算机网络包括电子设计服务器平台和电子设计工作站，该电子设计服务器平台被配置为实施多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：
16.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计工作站被配置为实施图形用户接口gui以与该电子设计服务器平台交互，以及，该gui在由该电子设计工作站实施时，该电子设计工作站被配置为：将输入数据和信息发送到该电子设计服务器平台，其中，该输入数据和信息将由该电子设计服务器平台用来实施该电子设计平台；或者，从该电子设计服务器平台接收该电子设计服务器平台在实施该电子设计平台时确定出来的输出数据和信息。
17.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被进一步配置为：逻辑地交叉该电子设计空间内的一系列的行和该电子设计空间内的多个列，以形成用于放置该多个模拟模块的该多个放置位置。
18.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：将该多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
19.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
20.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：
21.如权利要求20所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。