基于ACBPSO的板级电路测试性优化设计-论文.pdf

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1、第29卷第6期电子测量与仪器学报lf．29Ⅳ0．62015年6只JOURNALOFELECTRONICMEAsUREMENTANDINsTRUMENTATIoN·823·DOI：10．13382／j．jemi．2015．06．005基于ACBPSO的板级电路测试性优化设计王杨刘波峰谭阳红袁卿卿李涛王文强(湖南大学电气与信息工程学院长沙410082)摘要：边界扫描布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容，属于典型的组合优化问题。提出了一种基于自适应混沌二进制粒子群优化算法(ACBPSO)的板级电路测试性设

2、计最小化优化方法。该算法利用混沌运动的遍历性来初始化粒子群参数，惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度自适应调整。随着算法迭代运行，离散粒子群算法(BPSO)的随机性越来越强，缺乏后期的局部搜索能力，故引入新的概率映射函数。仿真实例验证了该算法有效地克服了二进制粒子群的早熟收敛现象，提高了搜索效率，具有良好的优化效果。关键词：测试性设计优化；改进二进制粒子群；混沌优化；自适应权重；早熟中图分类号：TP29；TN06文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．80Optimizingdesignofboar

3、dlevelcircuittestabilitybasedonadaptivechaoticbinaryparticleswarmoptimizationWangYangLiuBofengTanYanghongYuanQingqingLiTaoWangWenqiang(CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China)Abstract：Boundaryscanlayoutoptimizat

4、ionisimportantcontentoftestabilitydesignforcomplicatedsystems，whichbelongstothetypicalcombinatorialoptimizationproblem．Anadaptivechaoticbinaryparticleswarmoptimi—zation(ACBPSO)board-levelcircuitdesignfortestabilityminimizationoptimizationmethodswaspropo

5、sed．Theer-godicofchaoshasbeenusedtoinitializetheparametersoftheparticles，andtheinertiaweightisadjustedadaptive-lyaccordingtotheswarm’sprematureconvergencedegree，andtheinertiaweightisadjustedadaptivelyaccordingtotheswarm’sprematureconvergencedegree．Witht

6、heiterationgoingon．therandomnessismoreandmorepower—ful，SObinaryPSOislackoflocalexplorationwhichinstructstheimprovementofBPSO．Thenewprobabilitymap—pingfunctionisusedtosolvethedrawback．Thesimulationresultsdemonstratethattheproposedalgorithmover-comethedra

7、wbackofprematurityconvergenceofBPSO，improvetheglobalsearchabilityandhasgoodresults．Keywords：designfortestability；BPSO；chaoticoptimization；adaptiveweight；premature实际设计过程中，需要考虑和优化以下2个设计问1引言题：1)设计复杂性和测试性改善的设计优化问题；2)测试所需要的时间和故障的覆盖率以及故障定随着大型电子系统性能的日益提高和复杂性位的

8、精度，即存在对测试向量集的紧凑性指标和完的不断增加，传统的测试和诊断方法已难以满足测备性指标两大指标进行优化2J。测试优化属于典试要求，开展测试性优化设计已是迫切之需。边界型的组合优化问题，可用集合覆盖模型对其进行描扫描测试作为主要的面向板级测试的测试性设计述。集合覆盖问题属于N．P完全问题，求解困难较方法，因其具有良好的可控性和可观测性，现已被大，目前许多方法已运用到测试优化中来。文广泛使用[1-z]。献[6]提出混合二进制粒子群一遗传算法，该方法结目