摘要：在基于IP核复用技术的SOC（system-on-ch ip,SOC）芯片中,测试资源的稀缺性限制了IP核并行测试的能力,导致了SOC测试耗时过长的局面。同时SOC测试时必须满足一定的功耗约束,否则会造成测试芯片的损坏。针对SOC测试时间与测试功耗协同优化这一难题,本文采用群智能优化算法-量子粒子群（quantum-behaved partic le swarm optim ization,QPSO）算法来实现这一目标。结合QPSO算法和测试调度问题,设计算法的适应度计算法则并建立测试时间与测试功耗的协同优化数学模型。通过实验确定算法中参数的最佳取值。最后利用算法搜索最优解确定IP核在TAM（test access m echan ism）上的分配,实现SOC功耗与时间的协同优化。经过国际标准SOC电路验证表明在解决功耗约束下的SOC测试调度优化问题上量子粒子群算法与已有算法相比,不仅能够更好的达到缩短SOC测试时间的目的,而且算法收敛速度快,需要调整的参数少,实现简单。

关键词：soc ip核 测试调度 量子粒子群算法 

单位：桂林电子科技大学电子工程学院 桂林541004