【摘 要】
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片上系统中含有大量的存储器,常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题,将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题,并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上,通过存储器聚类获得存储器兼容组,采用启发式方法获得高质量初始解,提出一种多约束条件下不同权重的目标函数,对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风
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片上系统中含有大量的存储器,常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题,将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题,并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上,通过存储器聚类获得存储器兼容组,采用启发式方法获得高质量初始解,提出一种多约束条件下不同权重的目标函数,对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风险。实验结果表明,该算法比遗传算法性能更优,获得存储器组解进行测试,比现有方法测试功耗降低11.3%,或测试时间降低48.7%,节省了片上测试资源与测试时间。
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