基于SAT的多目标故障测试向量动态压缩方法

针对传统的自动测试图形向量生成采用逐个求解单一故障模型导致生成测试向量数据量巨大的缺点,提出一种基于布尔满足性(boolean satisfiability,SAT)的多目标故障测试向量动态压缩方法,同时论证多目标故障测试生成问题为布尔满足性问题。该方法将具有鲁棒性的SAT算法嵌入经典的动态压缩流程中,首先利用经典动态压缩算法求解最小测试向量检测大部分失效故障,然后采用SAT求解器对未测出的多故障电路进行同一求解和附加约束求解方式,最终得到故障覆盖率高的测试向量和同一测试最大故障列表。实验数据表明,在相同电路模型情况下,此方法求得的测试向量相比经典动态压缩减少高达70%。