基于調(diào)和距離量子多目標(biāo)進(jìn)化算法的NoC測(cè)試規(guī)劃優(yōu)化
[Abstract]:How to realize the cooperative optimization of test time and test power consumption is an urgent problem in Network-on-ChipNOC testing. A test planning optimization method based on Harmonic distance quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm (HQMEA) is proposed. The test access mechanism is used as the parallel test method to test the kernel of NOC, which saves the test resources and improves the test efficiency. On the basis of Quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm (QMEA), the proposed algorithm uses multi-ary probability angle coding instead of binary probabilistic amplitude coding to better adapt to the NOC test planning problem. Using harmonic distance instead of crowding distance can better measure the degree of congestion, and dynamic updating of rotation angle by chaotic strategy can give good consideration to the exploration and discovery ability of the algorithm. Compared with the quantum multi-objective evolutionary algorithm, the proposed algorithm not only improves the convergence of the algorithm, but also ensures the good distribution of the Pareto solution set.
【作者單位】: 西安電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;桂林航天工業(yè)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61561012;21662018) 廣西自然科學(xué)基金(2014GXNSFAA118370;2014GXNSFAA118393) 廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(YQ16106)
【分類(lèi)號(hào)】:TP18
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,本文編號(hào):2134489
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