Con el continuo desarrollo de la tecnología microfluídica, los biochips microfluídicos de flujo continuo (CFMBs) están siendo cada vez más utilizados en el Internet de las cosas. El diseño automatizado de CFMBs también ha recibido una atención generalizada. El diseño de la arquitectura de CFMBs se divide en una etapa de síntesis de alto nivel y una etapa de diseño físico. Entre ellas, el problema de la etapa de diseño físico es muy complejo. En esta etapa, la arquitectura del chip se genera en base a la biblioteca de dispositivos y un conjunto de trayectorias de flujo, teniendo en cuenta las manipulaciones reales de fluidos, al tiempo que se minimiza el costo del chip, como el número de puertos, la longitud total de los canales de flujo y el número de intersecciones de los canales de flujo. A medida que avanza la tecnología de fabricación, el número de dispositivos integrados en CFMBs está aumentando. Los algoritmos de diseño físico existentes ya no pueden cumplir con los requisitos de diseño de CFMBs en términos de tiempo. Por lo tanto, proponemos un algoritmo de diseño físico rápido de tres etapas para CFMBs que considera las manipulaciones reales de fluidos. El algoritmo propuesto incluye una etapa de preprocesamiento impulsada por puertos, una etapa de ubicación cuadrática dirigida por fuerzas y una etapa de enrutamiento basada en negociaciones. En la etapa de preprocesamiento impulsada por puertos, se propone un algoritmo de preprocesamiento impulsado por puertos para generar matrices de conexión entre puertos y dispositivos con el fin de reducir el número de puertos introducidos. En la etapa de ubicación cuadrática dirigida por fuerzas, modelamos el problema de ubicación como un problema de mínimo de una función de costo cuadrática, lo que reduce significativamente el espacio de búsqueda matemáticamente y acorta significativamente el tiempo de ejecución del algoritmo. En la etapa de enrutamiento basada en negociaciones, se propone un algoritmo heurístico de enrutamiento basado en negociaciones y una estrategia de canal de flujo que prioriza la construcción de ejecuciones paralelas para reducir el tiempo de ejecución del algoritmo, garantizando que el número de cruces en la solución de enrutamiento esté cerca de la solución óptima. Los resultados experimentales confirman que nuestro método propuesto es capaz de generar soluciones de alta calidad rápidamente. En problemas de escala general, en comparación con el método existente basado en ILP, nuestro método propuesto logra una relación de aceleración de 23,171 en términos de tiempo de CPU y optimizaciones en términos de número de puertos y reutilización de puertos del 3,18% y 6,52%, respectivamente. Estas optimizaciones se logran solo con un ligero aumento en el número de intersecciones, la longitud del flujo y el número de válvulas de flujo. Además, nuestro método propuesto puede resolver eficazmente problemas a gran escala que no pueden resolverse con el método existente basado en ILP.