片上网络(Network on chip,NoC)将计算机通信技术引入传统片上系统( System on Chip,SoC)的设计中,彻底解决了基于总线通信所带来的同步时钟单一、地址空间有限、无法支持多对用户同时通讯等技术瓶颈问题,从而成为下一代大规模集成电路设计的主流技术。NoC的测试技术与设计、制造一起并称为NoC三大关键技术。资源节点作为 NoC测试中的重要组成部分,对其进行快速有效的测试可有效降低系统整体测试成本,提高系统可靠性及稳定性。NoC资源节点测试过程中的主要难点在于硬件资源、测试功耗、节点数目等约束条件复杂。研究新方法,对各种影响因素进行综合考虑、实现快速有效的测试,对于整个 NoC技术的发展具有十分重要的现实意义和理论价值。　　本文首先研究了 NoC基本概念和2D-Mesh拓扑结构下资源节点测试的相关技术,并对云进化算法进行改进,重点解决两个关键问题,一是云模型对进化的表示,二是云模型在进化过程中的控制问题;结合 NoC重用测试访问机制,在测试功耗限制条件下,研究 NoC资源节点测试,完成了基于云进化算法的资源节点并行测试优化及测试端口优化选择研究。基于云进化算法的资源节点并行测试优化首先由测试功耗确定并行测试组数,运用云进化算法对资源节点进行并行分配,使其快速收敛到最佳并行测试节点序列,达到缩短测试时间的目的。基于云进化算法的测试端口优化选择方案通过二维云进化算法来优化选取 NoC中最优测试端口位置,提高测试效率,该方法首先由测试功耗限制确定测试端口的对数,并通过二维云模型对端口坐标进行统一建模,云进化算法自适应控制进化变异的程度和搜索寻优的范围,优化选取到最佳测试端口位置,达到提高NoC资源节点测试效率的目的。　　最后以ITC’02标准电路作为实验对象,完成测试方法验证。云进化算法的节点并行优化研究采用与一般进化算法在收敛速度及稳定性两方面进行比较分析;端口选择采用与平均测试代价进行比较分析。仿真实验表明,本文提出的节点优化分配及端口选择方案能够减小系统测试时间,提高测试效率,尤其在拓扑规模越大时,优化程度越明显。本文研究工作为大规模NoC节点测试提供了参考。