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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116843024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310808109.7，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法是由邓立宝;李春磊;狄原竹;乔立岩设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法在说明书摘要公布了：基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法，属于集成电路测试优化领域，本发明为解决传统优化方法在求解多目标优化问题时，通常需要问题的梯度信息而不能够高效地求解，平衡测试时间与测试硬件开销的效果不理想的问题。本发明方法包括：步骤一、初始化，对2.5D集成电路的测试路径配置方案生成初始种群，并依据多目标进化算法评估初始种群指标，选择最优适应度指标作为初始种群的理想点；步骤二、采用交叉和变异算子产生新解，并依据多目标进化算法评估新解、更新理想点步骤三、环境选择，包括更新邻域解和精英解集合；步骤四、多次执行步骤二、三迭代过程，直至迭代结束，输出精英解集合。

本发明授权基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法在权利要求书中公布了：1.基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、初始化，对2.5D集成电路的测试路径配置方案生成初始种群，并依据多目标进化算法评估初始种群指标，选择最优适应度指标作为初始种群的理想点； 步骤二、采用交叉和变异算子产生新解，并依据多目标进化算法评估新解、更新理想点； 步骤三、环境选择，包括更新邻域解和精英解集合； 步骤四、多次执行步骤二、三迭代过程，直至迭代结束，输出精英解集合，所述精英解集合为非支配解，为包括多个最优测试路径配置方案的集合，决策者从所述精英解集合中挑选出任意一个最优测试路径配置方案用于测试； 步骤一初始化的过程为： 步骤一一、确定多目标进化算法的最大迭代次数Gmax，种群规模NP，均匀分布的权重向量集λ＝[λ1,λ2,…,λNP]，np＝1,2,…,NP，np为种群中个体的序号，邻居权重的数量T，精英解集合EP； 步骤一二、计算任意两个权重向量之间的欧氏距离，为每一个权重向量确定T个最近的邻居权重向量，即邻居权重向量集合Bnp＝{np1,np2,…,npT}，nb＝np1,np2,…,npT，对应的分别表示权重向量λnp的T个邻居权重λnb； 步骤一三、在满足约束条件的可行域内随机生成初始种群：s1,s2,…,sNP，每个个体代表一种测试路径配置方案，共NP种测试路径配置方案，其中每一个个体编码为： snp＝{x11,x12,…,x1m,…xdm,y11,y12,…,y1n,…,ydn}， 其中，xij代表晶片的内扫描链与in-TAM的包含关系，第i个晶片的输入扫描链包含在第j个in-TAM中则xij的值为1，否则为0； yik代表晶片的外扫描链与out-TAM的包含关系，第i个晶片的输入扫描链包含在第k个out-TAM中则yik的值为1，否则为0； i代表晶片的序号，i＝1,2,...,d，d为晶片数量；j代表in-TAM序号，j＝1,2,...,m，m代表in-TAM数量，k代表out-TAM序号，k＝1,2,...,n，n代表out-TAM数量，且存在关系式：m≤d,n≤d； 步骤一四、对初始种群进行适应度值评估：Fsnp＝[F1snp,F2snp] 其中，F1snp为个体snp的测试时间成本，按下式进行优化： 式中，c1为自动测试设备在单位长度测试路径上的测试成本，cATE为每秒钟的测试成本，f为测试频率，N为需测试的互连总数量； Ii表示与第i个晶片的输入端口相连的微焊球的数量；Oi表示与第i个晶片的输出端口相连的微焊球的数量；且存在约束条件： L表示在所有的in-TAM和out-TAM中最长的测试路径的长度； F2snp为个体snp的硬件开销成本，按下式进行优化： 式中，c2为增加一个额外的in-TAM导致的硬件开销，c3为增加一个额外的out-TAM导致的硬件开销，STSV表示穿透硅通孔的面积，cinterposer表示单位面积互连的硬件开销成本，Sbump表示微焊球的面积，cdie表示单位面积晶片的硬件开销成本； 步骤一五、初始化理想点z*＝[z1,z2]，其中z1和z2分别为每个优化目标上的最小适应度函数值，并按式 求取。

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