| 基于改进遗传算法的3D NoC测试优化 |
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| 引用本文： | 凌景,唐静.基于改进遗传算法的3D NoC测试优化[J].巢湖学院学报,2018(3):72-79. |
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| 作者姓名： | 凌景 唐静 |
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| 作者单位： | 巢湖学院,安徽 巢湖,238000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61561012)，巢湖学院校级项目(XLY-201705、XLZ-201702) |
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| 摘 要： | 采用将固定的带宽TAM根据需要动态划分为多条子TAM分配给IP核测试数据传输的并行测试策略,重用NoC作为TAM,采用XYZ路由算法,以测试时间作为约束函数,在TAM带宽约束下采用改进的遗传算法为待测IP核选择合适的调度顺序以获得最短测试时间,提高测试效率.实验结果表明,针对不同规模的NoC,使用云模型更新寻优到精英种群后,再使用遗传算法更新个体的方法能找到最优测试方案,减小测试时间,提高资源利用率.
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| 关 键 词： | 三维片上网络 带分复用 云模型 遗传算法 |
TEST SCHEDULING OF 3D NOC UNDER IMPROVED GENETIC ALGORITHM |
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| LING Jing,TANG Jing.TEST SCHEDULING OF 3D NOC UNDER IMPROVED GENETIC ALGORITHM[J].Chaohu College Journal,2018(3):72-79. |
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| Authors: | LING Jing TANG Jing |
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| Keywords: | |
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