当今系统级芯片(SOC)已成为热点，而且芯片规模以及复杂度不断提高，基于IP复用的设计方法已经成为必然趋势。对于这种层次化的设计流程，作为物理设计第一阶段的布图规划将变的越来越重要。而且随着SOC复杂度和规模的不断增加，SOC的测试变得越来越复杂，测试的费用也越来越高。基于上述原因，本文主要研究SOC的布图规划算法和考虑热量的测试规划算法。 在基于权重的布图规划算法中，本文提出在模拟退火过程中不是以均匀分布的概率来选择当前进行移动的模块，而是权重大的模块选择概率较小，权重小的模块选择概率较大。首先提出了模块权重的概念，并在此基础上提出基于权重的布图规划算法，实验表明基于权重的布图算法取得了较好布图结果。 布图规划问题规模不断增大，使用模拟退火算法其求解时间过长，本文提出快速布图算法。构造法可以快速的得到一个布图，但是结果并不是最优解。而线性规划算法速度较快，最终结果也令人满意，却需要输入一个好的初始布图。综合考虑后，本文结合两者算法，用快速的构造法来构造初始布图，并保证得到一个较好的拓扑结构，再用线性规划对这个初始布图进行优化，从而得到最优解。实验表明本算法能在较短的时间内得到较好的布图。 随着集成电路工艺发展，工作电压降低，电流密度和连线长度增大，电源网络电压降的问题将越发突出。本文提出在布图规划过程中考虑电压降的优化，降低最终布图的电压降以及尽量满足各模块的电压降容限，加快物理设计收敛。首先提出在布图规划过程中优化电压降的目标函数，然后讨论模拟退火过程中的选择策略，最后用线性规划进行软模块压缩。实验表明本算法取得一个较好的布图同时，能有效地降低最终布图平均电压降和最大电压降。 考虑到测试过程的高发热对于芯片的不良影响，本文提出在对SOC进行测试规划时考虑避免热点和均匀地分布热量，从而提高芯片测试的成品率。文中将热点问题以及热量均匀分布问题转化为模块之间距离问题，通过模块之间的距离来决定它们是否可以同时测试。然后，用测试兼容图来描述各个测试之间的约束关系，并通过测试兼容图中来提取并行测试集合。最后，通过Bin-Packing算法对并行测试集合进行测试规划。实验表明本算法能有效地降低测试过程中的平均温度以及最高温度，并且只带来较小的测试时间增加。