基于Memetic算法的仿真用例集约简技术

在芯片项目中,回归测试是一项重复进行的工作,需耗费大量资源,用例集的反复执行可确保设计的正确性,但会产生较大的测试运行代价。将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合,对约简问题进行数学建模,设计了Memetic算法,对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进,以功能覆盖率为衡量标准,在完全覆盖的情况下,Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快,用例集更精简,并较大程度地降低了回归测试的运行代价。