초대규모 집적 회로 (VLSI) 글로벌 라우팅 (global routing)은 혼잡도 (congestion), 배선 길이 (wirelength), 비아 전이 (via transitions)를 최소화하는 동시에 용량이 제한된 3D 그리드 전반에 걸쳐 신호 네트 할당을 요구하는 NP-난해 (NP-hard) 조합 최적화 문제 (combinatorial optimization problem)입니다. 기존의 휴리스틱 (heuristics)은 복잡한 혼잡 토폴로지 (congestion topologies)에서 실패하는 정적 페널티 스케줄 (static penalty schedules)에 의존하기 때문에, 우리는 rip-up and reroute (R&R)를 동적 최적화 시스템으로 재구성하는 다중 목적 적응형 탐색 프레임워크인 AlphaRoute를 제안합니다. 우리는 개별 네트별 혼잡도를 격리하기 위해 SHAP 기반 오버플로 분해 (overflow decomposition)를 도입하며, 이를 통해 3D Dijkstra 미로 라우팅 (maze routing) 및 적응형 PathFinder 정책을 통한 타겟팅된 서브그래프 추출 (subgraph extraction)을 유도합니다. 결정론적 지식 그래프 (knowledge graph)에 의해 제한되는 LLMs는 혼잡 지표를 해석하여 페널티 파라미터 (penalty parameters)를 동적으로 조정하는 의미론적 정책 최적화 도구 (semantic policy optimizers)로서 AlphaRoute에 활용됩니다. ISPD 2025 벤치마크에서 평가했을 때, AlphaRoute는 MEMPOOL에서 오버플로 (overflow)를 98.6% 감소시켰습니다. 제약이 있는 ARIANE 설계에서는 146,109의 오버플로를 달성하였으며(기존 최첨단 기술 대비 오버플로 29.8배 감소), 이는 기존 최첨단 기술 (SOTA)의 점수인 1.780과 비교하여 S_orig = 0.0538이라는 페널티 점수를 기록했습니다. 이러한 결과는 우수한 알고리즘 탐색 기하학 (algorithmic search geometry)이 해석된 Python 구현의 지연 시간 (latency)을 극복할 수 있음을 입증합니다.