基于蚁群和遗传算法的测试向量生成方法
随着设计复杂度的迅速增长,集成电路的测试已成为阻碍其发展的重要因素,如何尽可能自动生成可以满足测试覆盖率的测试向量是这一问题的关键所在.本文在对测试向量自动生成问题分析的基础上,建立了数学模型,并提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法.该方法首先由蚁群算法得到测试向量集,然后利用遗传算法对向量集进行优化.实验数据表明,通过该算法,只需较少的迭代次数就可以自动生成满足一定覆盖率的测试向量组,由此可以证明该方法在产生高覆盖率测试向量上具有一定的有效性.
验证向量、有限状态机、覆盖率、蚁群算法、遗传算法
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TP2(自动化技术及设备)
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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