將SRLPlacer與其他先進的優化技術相結合，可以考慮以下幾種方法：
結合多目標優化技術：將SRLPlacer與多目標優化算法（如NSGA-II或Pareto優化）結合，這樣可以同時考慮多個佈局指標（如總線長、路由擁擠度和功耗），從而提升佈局質量。
與局部搜索算法結合：在SRLPlacer生成初步佈局後，使用局部搜索算法（如模擬退火或禁忌搜索）進行進一步的優化，這樣可以在全局搜索的基礎上進行細緻的調整，從而提高佈局的整體質量。
集成深度學習技術：將SRLPlacer與其他深度學習技術（如卷積神經網絡或生成對抗網絡）結合，利用這些技術在特徵提取和模式識別方面的優勢，進一步提升佈局的準確性和效率。
使用增強學習的策略：將增強學習的策略與其他優化技術結合，例如在SRLPlacer的基礎上引入基於模型的增強學習，這樣可以在佈局過程中更好地預測和調整佈局策略。
結合物理設計約束：在SRLPlacer的優化過程中，考慮更多的物理設計約束（如熱特性和信號完整性），這樣可以在佈局階段就考慮到後續的製造和性能需求，從而提升佈局質量。