基于云模型进化算法的硅通孔数量受约束的3D+NoC测试规划研究

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摘要:针对硅通孔(TSV)价格昂贵、占用芯片面积大等问题，该文采用基于云模型的进化算法对TSV 数量受约束的3维片上网络(3D NoC)进行测试规划研究，以优化测试时间，并探讨TSV的分配对3D NoC测试的影响，进一步优化3D NoC在测试模式下的TSV数量。该方法将基于云模型的进化算法、小生境技术以及遗传算法的杂交技术结合起来，有效运用遗传、优胜劣汰以及保持群落的多样性等理念，以提高算法的寻优速度和寻优精度。研究结果表明，该算法既能有效避免陷入局部最优解，又能提高全局寻优能力和收敛速度，缩短了测试时间，并且优化了3D NoC的测试TSV数量，提高了TSV的利用率。
2 b4 A0 e4 |* ]3 ]( G/ f  S( K关键词:3维片上网络;硅通孔;云模型;进化算法

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基于云模型进化算法的硅通孔数量受约束的3D+NoC测试规划研究