基于粒子群算法的3D NoC測試優(yōu)化方法
本文選題:三維片上網(wǎng)絡(luò) + 帶分復(fù)用 ; 參考:《微電子學(xué)與計算機》2017年09期
【摘要】:三維片上網(wǎng)絡(luò)(3D NoC)中資源內(nèi)核的測試問題日益突出,本文采用帶分復(fù)用策略并結(jié)合改進離散粒子群算法對IP核測試數(shù)據(jù)分配及調(diào)度方案進行快速尋優(yōu).算法通過群體多樣性的監(jiān)控實現(xiàn)對粒子前行速度的動態(tài)調(diào)節(jié),增強全局探索能力,并自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重,以加強粒子的局部開發(fā)能力,進而改善粒子搜索的停滯現(xiàn)象.以ITC'02測試標(biāo)準(zhǔn)電路作為實驗對象,仿真結(jié)果表明,本文方法能有效地完成3D NoC資源內(nèi)核的最大化并行測試,減少了測試時間,提高了資源利用率.
[Abstract]:The testing problem of resource kernel in 3D NOC) is becoming more and more serious. In this paper, we use the strategy of band division multiplexing and the improved discrete particle swarm optimization algorithm to quickly optimize the IP core test data allocation and scheduling scheme. The algorithm realizes the dynamic adjustment of particle moving speed through the monitoring of population diversity, enhances the ability of global exploration, and adaptively adjusts inertia weight to enhance the local development ability of particles and to improve the stagnation of particle search. Taking the standard circuit of ITC'02 test as the experimental object, the simulation results show that the proposed method can effectively accomplish the maximization parallel testing of 3D NoC resource kernel, reduce the test time and improve the resource utilization ratio.
【作者單位】: 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動化學(xué)院;廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點實驗室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61561012)
【分類號】:TN47;TP18
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,本文編號:1908347
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