基于二叉决策图学习的测试模式生成加速策略

本文档探讨了"用二叉决策图学习加速测试模式生成"这一主题，针对2007年的工程技术领域研究。作者提出了一种基于总会聚点的有序二叉决策图（BDD）学习方法，旨在提升布尔可满足性方法在组合电路测试模式生成系统中的性能。这种方法有效地融合了布尔可满足性、BDD和电路结构分析的优势，特别关注解决局部信号赋值间的关联性问题。 首先，作者强调了对电路拓扑结构的深入分析，通过收集和理解局部信号的关联信息，构建出反映局部电路结构的BDD图。这个图提供了关键的逻辑关系，有助于识别可能导致测试模式生成冲突的赋值组合。接着，学习算法从BDD图中提取出这些冲突的合取范式子句，并将它们添加到测试子句库中。这些子句作为约束条件，用于限制和优化搜索空间，从而显著加快测试模式的生成过程。 通过实验验证，该方法展示了其在实际应用中的有效性，能够显著提高测试模式生成的效率，减少了不必要的测试覆盖，从而节省了时间和资源。这对于大规模和复杂电路的设计和验证具有重要的实际意义，有助于工程师更高效地进行测试策略规划和执行。 本文的研究成果对于测试技术学界和工程实践者来说，提供了一个新颖且实用的工具，特别是在自动化测试和电路设计优化方面。关键词包括测试模式生成、布尔可满足性、二叉决策图学习，以及电路结构分析，这些都是本文的核心技术和讨论焦点。这篇论文在优化测试流程和提升测试效率方面做出了重要贡献。