基于改进遗传算法的3D NoC测试优化

• 作者: 凌景 杨汉生 王静
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三维片上网络 云模型 遗传算法 端口优化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP306
• 字数: 3496字
• 语种: 中文

摘要

将云模型与遗传算法相结合对三维片上网络(3D NoC)测试端口进行优化.在测试过程中,重复使用系统本身的硬件资源即重用NoC作为TAM,采用XYZ路由算法,以测试时间为约束函数,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3D 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实现端口的优化,找到最优测试方案,减小测试时间,提高资源利用率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨汉生		39	176	7.0	11.0
2	凌景		6	8	1.0	2.0
3	王静		11	10	3.0	3.0