基于遗传算法的自反馈测试生成策略提升

"《基于遗传算法的自反馈测试生成方法》是一篇由肖媛、邝继顺和钟汝刚合作完成的研究论文，发表于湖南大学计算机与通信学院。论文聚焦于内建自测试（BIST）技术，这是一种由被测电路自身生成测试向量的方法，旨在提高测试的效率和覆盖率。传统上，BIST依赖于混合内建自测试和线性反馈移位寄存器（LFSR）生成测试向量，但这种方法存在一定的局限性。 作者提出了一种新颖的策略，即采用遗传算法来生成测试向量。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够寻优解复杂问题。在这个应用中，它被用于划分由Mintest提供的测试集，形成多个子集，并为每个子集赋予不同的权重，以优化故障覆盖率和测试向量长度。这种方法的优势在于能够在硬件面积、测试时间以及故障覆盖率这三个关键评价标准上取得更好的平衡，尤其在面对不断缩小的芯片尺寸和日益复杂的电路设计时，具有显著的优势。 相比于传统的测试方法，基于遗传算法的自反馈测试生成算法在减少内存需求的同时，提升了测试的有效性和准确性。测试向量不再需要预先存储，而是通过电路自身的反馈机制动态生成，这大大降低了测试成本并提高了测试的灵活性。文章最后强调了这种可测性设计方法对于应对未来半导体技术发展趋势的重要性，如32nm和22nm工艺节点的挑战，以及对于高性能、低成本消费电子设备的测试需求。 这篇论文为数字电路测试领域的自反馈测试生成提供了创新的解决方案，展示了遗传算法在解决复杂测试问题上的潜力，对于提高测试效率和电路设计的可测性具有实际意义。"