本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法實(shí)現(xiàn)覆蓋率驅(qū)動(dòng)的仿真驗(yàn)證技術(shù)研究　出處：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著集成電路產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,保證仿真驗(yàn)證中芯片的功能定義與寄存器傳輸級(RTL)的描述一致,已成為當(dāng)前芯片仿真驗(yàn)證過程中的關(guān)鍵問題。覆蓋率驅(qū)動(dòng)的仿真驗(yàn)證具有良好的可靠性和有效性,然而目前其在驗(yàn)證中采用的隨機(jī)向量生成技術(shù)會(huì)產(chǎn)生大量的重復(fù)向量,導(dǎo)致覆蓋率收斂緩慢、仿真驗(yàn)證效率低下,進(jìn)而影響到芯片設(shè)計(jì)的整個(gè)進(jìn)程。本文首先提出了一種將簡單遺傳算法(SGA)應(yīng)用于覆蓋率驅(qū)動(dòng)的仿真驗(yàn)證中的具體方法。該方法對SGA在仿真中的編碼層次進(jìn)行了定義,將當(dāng)前代和歷史代的覆蓋率信息引入個(gè)體適應(yīng)度的評估中,通過篩選SGA提供的遺傳策略將比例選擇、均勻交叉、單點(diǎn)變異作為遺傳策略,并對變異策略進(jìn)行了一定的改進(jìn)。該方法以NCC硬件加速器為驗(yàn)證對象,在Matlab和基于VMM方法學(xué)的驗(yàn)證平臺(tái)中分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并且與使用全隨機(jī)向量生成和不同遺傳算法的仿真驗(yàn)證進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效提升了覆蓋率驅(qū)動(dòng)的仿真驗(yàn)證效率。本文還進(jìn)一步提出了基于精英策略的遺傳算法(EGA),并將其應(yīng)用到覆蓋率驅(qū)動(dòng)的仿真驗(yàn)證中。該方法利用精英個(gè)體對簡單遺傳算法進(jìn)行改造,構(gòu)建了一種具有特定結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的精英向量集,同時(shí)使用精英選擇和精英交叉策略進(jìn)行遺傳,并設(shè)計(jì)了一種具有自適應(yīng)能力的精英交叉概率函數(shù)進(jìn)行交叉操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在實(shí)際的驗(yàn)證環(huán)境中,本文提出的EGA不僅相較于全隨機(jī)向量生成方法有了很大提高,相比于SGA也獲得了更高的驗(yàn)證效率。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TN407

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