基于CMGA的SoC测试多目标优化研究

谈恩民; 琚兆学

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基于CMGA的SoC测试多目标优化研究

更新时间：2026-09-04

- 基于CMGA的SoC测试多目标优化研究
- Research of SoC Test Multi-objective Optimization Based on CMGA
- 微电子学与计算机 2016年33卷第5期页码：111-114
- 作者机构：
  
  桂林电子科技大学机构电子工程与自动化学院,广西,桂林,541004
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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谈恩民, 琚兆学. 基于CMGA的SoC测试多目标优化研究[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(5): 111-114.

TAN En-min, JU Zhao-xue. Research of SoC Test Multi-objective Optimization Based on CMGA[J]. 2016, 33(5): 111-114.
谈恩民, 琚兆学. 基于CMGA的SoC测试多目标优化研究[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(5): 111-114. DOI：

TAN En-min, JU Zhao-xue. Research of SoC Test Multi-objective Optimization Based on CMGA[J]. 2016, 33(5): 111-114. DOI：

摘要

针对传统群体智能算法在解决SoC测试多目标优化问题上存在的缺陷

将改进的Tent混沌映射引入到多目标遗传算法中.建立以测试时间和测试功耗为目标的优化模型

在测试访问机制合理划分基础上

利用算法对该数学模型进行求解.选取典型的ITC’02基准电路为验证对象

实验结果表明此算法的实用性和优越性.

Abstract

To deal with the shortcomings of traditional swarm intelligence algorithm in solving the problem of SoC test multi-objective optimization

a combination of the improved chaotic Tent map and multi-objective genetic algorithm is presented. The model for optimization of both test time and test power is established. The model is solved with the proposed algorithm on the basis of the reasonable partition of TAM bus. The experimental results on the chosen circuits of ITC02 benchmarks show that the proposed algorithm is effective and superior to the traditional ones.

关键词

Keywords

references

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