基于云进化算法的3D NoC测试规划

摘要

针对三维片上网络(Three Dimensional Network-on-Chip,3D NoC) IP核的测试问题,采用云进化算法优化测试规划,完成3D NoC测试;该方法首先通过平分搜索范围的方式形成第一代种群,依据3D NoC结构特点建立功耗模型,在满足功耗约束的情况下进行测试,采用种群精英个体保留策略选择优秀个体,并利用云模型的随机性和稳定性特点进行迭代寻优,旨在降低总的测试时间,获得最佳测试规划;以ITC'02测试标准电路作为实验对象,实验结果表明,在获得相同测试时间下,云进化算法比遗传算法具有更好的寻优能力,收敛代数提高了约50％,有效提高了测试效率.