基于ACBPSO的板级电路测试性优化设计

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。