遗传算法不仅仅是一种单纯的优化算法，而是一种以进化思想为基础的一般方法，对于复杂问题的解决是一个有力工具。遗传算法是概率性全局收敛的，具有并行性搜索、全局性优化、算法设计简单、操作性强、效率高以及不依赖于问题的模型等特性。近些年来遗传算法作为一种自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法，在许多方面得到了应用。 本文在详细分析了遗传算法的原理的基础上，着重研究了VLSI的划分、布局、布线、测试生成以及测试集的极小化等优化问题，并设计了相应的遗传算法。论文的主要工作和创新有： 1．简单回顾了遗传算法的发展历程，并介绍了遗传算法的最新发展。对遗传算法的选择、交叉、变异等遗传算子进行了讨论，给出了遗传算法的结构以及遗传算法设计的重点，详细阐述了遗传算法的积木块理论，模式定理和NFL（No Free Lunch）原理。 2．分析了VLSI电路划分的性质和特点，提出了基于遗传算法的VLSI电路的划分方法，设计了适用于电路划分的遗传算法，该算法不仅可以完成电路的二划分和K划分问题，还能对有面积约束的多目标电路划分问题进行优化，得到了比较满意的结果。 3．研究了布局和布图规划问题，提出了一种新的基于遗传算法的VLSI布图规划方法。在染色体的表达中，对软模块的不同形状和硬模块的布局方向进行了编码，并设计了有效的启发式解码方法进行解码。算法能完成对布局面积和模块连线总长度同时进行优化的多目标优化问题，其结果优于现有算法。 4．研究了多层通道布线问题，提出了一种基于通孔数最小化的多层通道布线算法。算法采用非预留层模型，首先根据线网之间的位置关系利用遗传算法将各线网合理地分配到对应的布线层中去，然后利用遗传算法得到相关有线层中线网的最佳布线顺序向量，最后根据得到的顺序向量利用“沉积法”将各线网布于合理的通道上。该算法克服了传统通孔优化算法中原始布线对优化结果的不利影响，使通孔的优化达到很好的效果，其结果优于已有算法。 5．讨论了组合逻辑电路的故障诊断的方法，故障的类型。并在详细分析伪穷举算法的基础上，给出了基于遗传算法的适用于伪穷举算法的分块算法（DGP-GA）和着色方法（MCR-GA）。可以大大减少电路完全测试所需的测试矢量的数目，对加速测试过程和减小测试代价有积极的意义。 6．讨论了测试集的优化问题，通过对编码方式的讨论，评估函数的设计，分别给出了面向测试矢量的测试集优化遗传算法和面向故障的测试集优化算法，较好的解决了测试矢量集最小化问题。