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基于遗传算法实现覆盖率驱动的仿真验证技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第12-13页
    1.2 验证技术总述第13-16页
        1.2.1 静态验证第14-15页
        1.2.2 仿真验证第15-16页
        1.2.3 FPGA验证第16页
    1.3 遗传算法在仿真验证中的应用第16-19页
        1.3.1 仿真验证的不同驱动第16-18页
        1.3.2 覆盖率驱动与遗传算法第18-19页
    1.4 课题内容及安排第19-20页
        1.4.1 课题主要内容第19页
        1.4.2 论文组织结构第19-20页
第二章 覆盖率驱动的仿真验证系统第20-28页
    2.1 覆盖率驱动的仿真验证流程第20-21页
    2.2 SystemVerilog和VMM验证方法学第21-23页
        2.2.1 SystemVerilog简介第21-22页
        2.2.2 VMM验证方法学第22-23页
    2.3 覆盖率驱动类型第23-25页
        2.3.1 代码覆盖率驱动第24页
        2.3.2 功能覆盖率驱动第24-25页
        2.3.3 断言和功能覆盖率驱动第25页
    2.4 覆盖率驱动的随机向量生成技术第25-28页
        2.4.1 随机向量生成技术第25-26页
        2.4.2 覆盖率驱动与随机向量生成技术第26-28页
第三章 基于简单遗传算法的覆盖率仿真验证第28-40页
    3.1 基于SGA的仿真验证思想第28-31页
        3.1.1 SGA算法简介第28-29页
        3.1.2 SGA嵌入仿真验证的方法第29-30页
        3.1.3 验证流程设计第30-31页
    3.2 编码方式和适应度函数设计第31-34页
        3.2.1 编码方式第31-32页
        3.2.2 适应度函数第32-34页
    3.3 遗传策略比较第34-37页
        3.3.1 选择策略第34页
        3.3.2 交叉策略第34-35页
        3.3.3 变异策略第35-37页
    3.4 SGA在验证环境中的实现第37页
    3.5 SGA实验结果与分析第37-39页
        3.5.1 个体保留代数第37-38页
        3.5.2 不同交叉策略下的仿真时间第38-39页
        3.5.3 不同变异策略下的仿真时间第39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 遗传算法中的精英策略在仿真验证中的应用第40-51页
    4.1 简单遗传算法的缺陷第40-41页
        4.1.1 海明悬崖第40-41页
        4.1.2 早熟现象第41页
    4.2 遗传算法中的精英个体研究第41-42页
    4.3 精英策略设计第42-45页
        4.3.1 生物界的精英策略提取第42-43页
        4.3.2 精英保留第43页
        4.3.3 精英交叉第43-44页
        4.3.4 适用于仿真验证的精英策略设计第44-45页
    4.4 精英向量集构建第45-46页
        4.4.1 精英向量集的思想第45页
        4.4.2 精英向量集的元素第45-46页
        4.4.3 精英向量集的结构第46页
    4.5 自适应的精英交叉概率函数设计第46-47页
    4.6 EGA嵌入仿真验证的方法第47-49页
    4.7 EGA实验结果与分析第49-50页
        4.7.1 不同精英向量集下的仿真时间第49页
        4.7.2 不同精英交叉概率下的仿真时间第49-50页
    4.8 本章小节第50-51页
第五章 互相关函数硬件加速器的仿真验证第51-61页
    5.1 互相关函数硬件加速器简介第51-53页
    5.2 软件验证第53-56页
        5.2.1 Matlab与遗传算法第53-54页
        5.2.2 交叉概率和变异概率设置第54页
        5.2.3 遗传策略选择第54页
        5.2.4 实验结果与分析第54-56页
    5.3 硬件验证第56-59页
        5.3.1 场景层设计第56-57页
        5.3.2 功能层设计第57-58页
        5.3.3 指令层设计第58页
        5.3.4 实验结果与分析第58-59页
    5.4 本章小结第59-61页
第六章 总结与展望第61-63页
参考文献第63-66页
作者简介第66页

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