模拟集成电路的自动综合方法是电子设计自动化（EDA）领域的重要研究方向，旨在通过算法和软件工具自动完成模拟电路的设计、优化和验证过程。传统模拟电路设计高度依赖工程师的经验和手动调整，耗时且容易出错。自动综合方法利用优化算法、机器学习、人工智能等技术，从系统级规范自动生成满足性能指标的电路拓扑和器件参数，显著提高设计效率和可靠性。当前研究主要分为结构综合和参数优化两大方向。结构综合侧重于自动生成电路拓扑，包括运算放大器、滤波器、数据转换器等常见模块；参数优化则通过数值方法或启发式算法调整器件尺寸，使电路满足增益、带宽、功耗等指标。近年来，机器学习技术的引入进一步提升了自动综合的智能化水平，例如利用强化学习探索设计空间，或通过神经网络预测电路性能。模拟集成电路的自动综合方法仍面临诸多挑战，如多目标优化的复杂性、工艺变化的鲁棒性以及大规模电路的可扩展性。然而，随着算法和计算能力的进步，自动综合有望成为未来模拟电路设计的核心手段，推动集成电路产业的创新发展。
