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基于改进遗传算法的3D NoC测试优化
引用本文:凌景,唐静. 基于改进遗传算法的3D NoC测试优化[J]. 巢湖学院学报, 2018, 0(3): 72-79
作者姓名:凌景  唐静
作者单位:巢湖学院,安徽 巢湖,238000
基金项目:国家自然科学基金(61561012),巢湖学院校级项目(XLY-201705、XLZ-201702)
摘    要:采用将固定的带宽TAM根据需要动态划分为多条子TAM分配给IP核测试数据传输的并行测试策略,重用NoC作为TAM,采用XYZ路由算法,以测试时间作为约束函数,在TAM带宽约束下采用改进的遗传算法为待测IP核选择合适的调度顺序以获得最短测试时间,提高测试效率.实验结果表明,针对不同规模的NoC,使用云模型更新寻优到精英种群后,再使用遗传算法更新个体的方法能找到最优测试方案,减小测试时间,提高资源利用率.

关 键 词:三维片上网络  带分复用  云模型  遗传算法

TEST SCHEDULING OF 3D NOC UNDER IMPROVED GENETIC ALGORITHM
LING Jing,TANG Jing. TEST SCHEDULING OF 3D NOC UNDER IMPROVED GENETIC ALGORITHM[J]. Chaohu College Journal, 2018, 0(3): 72-79
Authors:LING Jing  TANG Jing
Abstract:
Keywords:
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