片上网络(Network on chip,NoC)作为下一代大规模集成电路设计的主流技术,其测试技术与设计、制造并称为NoC三大关键技术。资源内核作为NoC系统的重要组成部分,对其进行快速有效的测试可有效降低系统总测试成本,提高系统可靠性及稳定性。NoC资源内核测试受到硬件资源、测试功耗、测试时钟、内核数目等复杂条件影响,研究新方法,对各种影响因素进行综合考虑、实现快速有效的测试,对于整个NoC技术的发展具有十分重要的现实意义和理论价值。　　本文首先研究NoC基本概念和资源内核测试的相关技术,在此基础上设计2D-网格结构NoC资源内核测试策略;结合NoC重用测试访问机制,在测试功耗限制条件下,研究NoC资源内核测试,将可变测试时钟和多端口测试策略同时应用于NoC资源内核测试优化问题的研究。在测试功耗限制下,制定了测试时钟分配策略,对于测试时间较长的核在保证功耗的前提下分配较快的测试时钟,以达到减少测试时间的目的;分别利用云进化算法和云量子进化算法优化选取NoC中最优测试端口位置,由系统限制功耗确定测试端口的对数,通过二维云模型控制进化过程,优化选取最佳测试端口位置,以提高并行测试效率,达到提高NoC资源内核测试效率的目的。　　最后以ITC′02标准电路作为实验对象,实施仿真验证。将云量子进化算法与云进化算法的资源内核测试端口优化选择进行比较分析;将可变测试时钟和多端口测试的联合优化方案与已有文献中方案进行比较分析。结果表明,云量子进化算法在收敛速度及稳定性两方面优于云进化算法,本文提出的资源内核测试优化策略能够减小系统测试时间,提高测试效率,尤其随着拓扑规模增大时,优化程度越明显。