使用遗传算法对时序电路进行可测性预报

摘要

随着LSI/VLSI技术的发展,许多新的测试生成算法被开发出来 对于一个给定电路,快速而准确地选择最适合它的测试生成算法是一个具有很强现实意义的问题.本文提出了使用遗传算法(GA)找出逻辑电路的特性参数与测试生成算法可测性参数之间的关系,从而建立测试生成算法可测性参数(故障覆盖率,测试码个数)的模型,并对给定电路进行参数预报的方法。作者开发了遗传算法预报系统(GAFS),并使用该系统为常用的测试生成算法建立了直观的可测性参数表达式模型.用户可通过计算直接求得各测试生成算法对电路的可测性参数,然后通过比较选出最佳的算法.预报结果显示该系统具有较强的有效性和实用性.