超大规模集成电路自动布线设计是一个复杂的任务，目前已经有许多算法和技术被提出和应用于自动布线设计。以下是一些常见的超大规模集成电路自动布线设计算法：

1. 近似算法（Approximation algorithms）：通过启发式策略或近似优化方法来解决自动布线问题。这些算法可能不保证找到最优解，但能在合理的时间内找到较好的布线结果。

2. 基于模拟退火的算法（Simulated Annealing）：模拟退火算法是一种全局优化算法，通过模拟金属退火过程中的温度变化来优化布线结果。

3. 遗传算法（Genetic algorithms）：遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟生物进化的过程来搜索高质量的布线解。

4. 粒子群优化算法（Particle swarm optimization）：粒子群优化算法模拟鸟群寻找食物的行为，通过模拟每个粒子的位置和速度的变化来搜索最优布线解。

5. 动态规划算法（Dynamic programming）：动态规划算法通过将布线问题划分为子问题，并根据已知的最优子问题解来求解整体的最优解。

6. 基于约束满足问题的算法（Constraint Satisfaction Problem, CSP）：将自动布线问题转化为CSP问题，通过求解满足设计约束的布线解来实现自动布线。

以上仅是一些常见的算法，实际应用中可能会结合不同的算法和技术来进行自动布线设计。

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