[发明专利]一种多目标NoC测试规划优化方法

权利要求书

1.一种多目标NoC测试规划优化方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1)随机生成个体个数为n的初代量子种群Q(0)，并通过观测初代量子种群Q(0)产生初代观测种群P(0)；

步骤2)根据初代观测种群P(0)，对NoC中IP核进行测试调度；

步骤3)计算步骤2)所进行的测试调度的测试时间和测试功耗，并据此评估初代观测种群P(0)；

步骤4)判断当前代是否达到设定最大迭代次数；如果达到设定最大迭代次数，则转步骤15)；如果未达到设定最大迭代次数，则当前代加1，并继续迭代；

步骤5)通过观测上一代量子种群Q(t-1)得到当前代观测种群P(t)；

步骤6)根据当前代观测种群P(t)，对NoC中IP核进行测试调度；

步骤7)计算步骤6)所进行的测试调度的测试时间和测试功耗，并据此评估当前代观测种群P(t)；

步骤8)求取当前代观测种群P(t)与上一代观测种群P(t-1)的并集；

步骤9)对步骤8)所得并集进行快速非支配排序，将并集中的所有个体进行分组；

步骤10)计算步骤9)所得并集的所有个体的调和距离，并根据调和距离对并集中的每一组个体分别进行排序；

步骤11)将步骤10)所得并集的所有个体中选出前n个个体构成当前代观测种群P(t)；

步骤12)对上一代量子种群Q(t-1)进行快速非支配排序，将上一代量子种群Q(t-1)的所有个体进行分组，并选择其中一组作为最佳组；

步骤13)采用混沌策略动态更新旋转角Δθ；

步骤14)以最佳组作参考准则，利用更新操作更新上一代量子种群Q(t-1)，得到当前代种群Q(t)，转步骤4)；

步骤15)将当前代观测种群P(t)所对应的NoC中IP核测试调度作为结果输出。

2.根据权利要求1所述的一种多目标NoC测试规划优化方法，其特征是，步骤10)中，个体j的调和距离d_j为

式中，d_j,k是与个体j最近邻的k个个体，k-1为并集中每一组个体的个数。

3.根据权利要求1所述的一种多目标NoC测试规划优化方法，其特征是，步骤12)中，将上一代量子种群Q(t-1)的所有个体进行分组后的第一组作为最佳组。

4.根据权利要求1所述的一种多目标NoC测试规划优化方法，其特征是，步骤13)中，旋转角Δθ的更新公式为：

式中，t为代数，min为旋转角的最小值，max为旋转角的最大值，x(t)为混沌变量，a为大于0的常数。

5.根据权利要求1所述的一种多目标NoC测试规划优化方法，其特征是，步骤14)中，更新操作的具体过程为：

当时，则

当时，则

式中，为上一代量子种群Q(t-1)的非支配解的概率角，为当前代量子种群Q(t)的非支配解的概率角，为上一代量子种群Q(t-1)的观测值的概率角，为当前代量子种群Q(t)的观测值的概率角，Δθ为旋转角。