基于云模型的SoC測試多目標進化算法研究.pdf

1、隨著集成電路進入超深亞微米級，SoC技術的應用使得設計和制造成本大幅下降，SoC技術得到越來越廣泛的應用。對SoC的研究越來越多，可重構SoC概念也隨之出現(xiàn)，雖然 IP核的重構復用在一定程度上縮短了設計周期，但是卻增加了對其測試的復雜度，提高了測試成本，增大測試成本占 SoC總成本的百分比。SoC測試成為了限制SoC發(fā)展的一個重要因素。
　　本文通過分析 SoC測試的發(fā)展情況，提出了對測試時間和測試功耗聯(lián)合優(yōu)化的測試優(yōu)化問題，并且

2、對該多目標優(yōu)化問題建立了多目標優(yōu)化的數(shù)學模型，為使用多目標進化算法求解多目標優(yōu)化問題提供了數(shù)學模型。然后通過對SPEA-II算法和云模型進行研究，分析了SPEA-II算法的算法特點，和云模型的特性以及云模型對進化算法的改進意義，進而在SPEA-II算法的基礎上，深入研究使用云模型對SPEA-II算法的改進，提出一種基于云模型的改進型SPEA-II算法，簡稱為CSPEA-II算法。
　　最后將CSPEA-II算法用于SoC測試結構的

3、多目標優(yōu)化，對ITC’02標準測試集的電路進行SoC測試結構優(yōu)化求解，對本文提出的CSPEA-II算法的應用效果進行驗證。分別對p93791，d695和p22810電路的優(yōu)化結果數(shù)據(jù)進行分析，以及和其它算法所得結果數(shù)據(jù)對比；驗證了云模型對SPEA-II算法在尋優(yōu)能力及尋優(yōu)速率方面具有改進效果，以及CSPEA-II算法在解決測試時間和測試功耗聯(lián)合優(yōu)化的多目標SoC測試優(yōu)化問題上具有較好的尋優(yōu)能力，較快的尋優(yōu)速率，有利于改進SoC測試優(yōu)化結