La ubicación es esencial en el diseño físico de integración a gran escala (VLSI), ya que afecta directamente al ciclo de diseño. A pesar de la extensa investigación previa sobre la ubicación, lograr una ubicación rápida y eficiente sigue siendo un desafío debido a la creciente complejidad del diseño. En este documento, revisamos exhaustivamente el progreso de la optimización de la ubicación desde la perspectiva de acelerar el diseño físico de VLSI. Puede ayudar a los investigadores a comprender sistemáticamente el problema de la ubicación de VLSI y los medios de optimización correspondientes, avanzando así en la investigación moderna de optimización de la ubicación. Destacamos las tendencias emergentes en los flujos de diseño físico de VLSI centrados en la ubicación moderna, que incluyen optimizadores de ubicación y predictores basados en aprendizaje. Primero definimos el problema de la ubicación y revisamos los algoritmos de ubicación clásicos, luego discutimos el cuello de botella de aplicación de los algoritmos de ubicación clásicos en nodos de tecnología avanzada y damos soluciones correspondientes. Después, presentamos el desarrollo de optimizadores de ubicación, incluidas mejoras en algoritmos y aceleración computacional, señalando que estos dos aspectos promoverán conjuntamente la aceleración del diseño físico de VLSI. También presentamos investigaciones que trabajan en predictores basados en aprendizaje desde varios ángulos. Finalmente, discutimos los desafíos comunes e individuales que enfrentan los optimizadores de ubicación y los predictores basados en aprendizaje.