基于粒子群算法的3D NoC测试优化方法

发布时间：2018-05-19 02:33

  本文选题：三维片上网络 + 带分复用　； 参考：《微电子学与计算机》2017年09期

【摘要】：三维片上网络(3D NoC)中资源内核的测试问题日益突出,本文采用带分复用策略并结合改进离散粒子群算法对IP核测试数据分配及调度方案进行快速寻优.算法通过群体多样性的监控实现对粒子前行速度的动态调节,增强全局探索能力,并自适应调整惯性权重,以加强粒子的局部开发能力,进而改善粒子搜索的停滞现象.以ITC'02测试标准电路作为实验对象,仿真结果表明,本文方法能有效地完成3D NoC资源内核的最大化并行测试,减少了测试时间,提高了资源利用率.
[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.
【作者单位】： 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;广西自动检测技术与仪器重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61561012)
【分类号】：TN47;TP18

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本文编号：1908347