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多目标优化的多存储器内建自测试
引用本文:陈佳楠,马永涛,李 松,刘 丰. 多目标优化的多存储器内建自测试[J]. 电子测量与仪器学报, 2020, 34(1): 193-200
作者姓名:陈佳楠  马永涛  李 松  刘 丰
作者单位:1.天津大学微电子学院;2.恩智浦半导体公司
摘    要:片上系统中含有大量的存储器,常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题,将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题,并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上,通过存储器聚类获得存储器兼容组,采用启发式方法获得高质量初始解,提出一种多约束条件下不同权重的目标函数,对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风险。实验结果表明,该算法比遗传算法性能更优,获得存储器组解进行测试,比现有方法测试功耗降低11.3%,或测试时间降低48.7%,节省了片上测试资源与测试时间。

关 键 词:存储器;共享内建自测试;多目标优化;聚类;遗传算法

Multi memory built in self test based on multi objective optimization
Chen Jianan,Ma Yongtao,Li Song,Liu Feng. Multi memory built in self test based on multi objective optimization[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2020, 34(1): 193-200
Authors:Chen Jianan  Ma Yongtao  Li Song  Liu Feng
Affiliation:1. School of Microelectronics, Tianjin University; 2. NXP Semiconductors
Abstract:
Keywords:memory   shared built in self test   multi objective optimization   cluster   genetic algorithm
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