基于精英策略的遗传算法在功能验证中的应用

针对集成电路功能验证中覆盖率收敛较慢的问题,通过分析简单遗传算法(SGA)中精英个体的特征,提出了一种应用于功能验证的精英策略。将本代优秀个体和本代适应度高的历史优秀个体视为精英个体,给予额外交叉机会。基于本文策略的精英遗传算法(EGA)可得到覆盖率广、重复性低的验证向量,缩短功能验证的时间。采用互相关函数的硬件计算单元作为验证模型,在Matlab中模拟功能验证的过程,实验结果表明:与SGA相比,EGA使验证时间缩短了14.8%,功能覆盖率从93%提高到95%,有效地提高了功能验证效率。