随着半导体制造工艺的快速发展和芯片设计水平的不断提高,系统级芯片(SoC)已经不能满足当前的工业需求,逐渐被片上网络(NoC)所取代。NoC技术的出现不但克服了SoC发展中的一些技术瓶颈,而且使得芯片的设计和制造成本大大降低。但是随着芯片的集成规模越来越大,芯片的复杂度越来越高,也使得对NoC的测试越来越困难,测试时间越来越长,测试成本越来越高。通过对NoC进行并行测试能够有效的减少总测试时间。但是多个核同时工作时也会使得芯片的功耗瞬间变大,损坏测试芯片。那么如何在功耗限制下最大化NoC的并行测试,这就需要对NoC测试进行测试规划。　　本文研究了NoC测试规划的方法,在此基础上对复用片上网络的资源作为测试访问机制的策略进行分析,在测试中采用了虚通道技术,以缩短测试时间为目的,建立基于云进化算法功耗约束下的NoC测试规划数学模型。结合测试规划问题,对云进化算法进行了适当的改进,为了弥补云进化算法易陷入局部最优的缺点,结合自然进化进行迭代寻优,并调整了云进化算法的变异策略,通过实验确定云进化算法中各参数的取值。　　最后,本文以ITC’02 Test Benchemarks电路作为实验对象,设计了基于云进化算法的NoC测试规划流程和适应度值计算方案,并进行实验仿真。实验结果表明对于功耗约束下的NoC测试规划问题,云进化算法能够有效的减少NoC测试的时间,而且算法的参数少,实现简单。