三维片上网络(three Dimensional Network-on-Chip,3D NoC)通过对芯片进行竖直方向的堆叠极大的提升了系统的集成度，相比于传统的片上系统（System-on-Chip, SoC），3D NoC具有芯片尺寸小、全局互连线短、易扩展等显著优势。测试作为保障芯片良率的关键技术之一成为了3D NoC的研究热点，芯片中集成资源内核数量的增加、复杂的逻辑结构以及各类约束条件使得测试任务成为一个NP难题。　　本研究针对三维片上网络中资源内核并行测试任务复杂、测试效率较低的问题，结合3D NoC测试的特点构建出一种加权赋时变迁Petri网模型，对资源内核进行子任务划分，以便实现对测试过程的时间控制和性能分析。进而提出一种 Petri网模型与蝙蝠寻优有效结合的测试规划策略，将最终求得的变迁激发序列作为3D NoC系统的测试规划方案。在3DNoC加权赋时变迁Petri网的基础上设计拆分编码，根据测试的不同阶段，采用位置自适应的蝙蝠算法进行两级递阶寻优：首先，对IP核的路径选择（TAM分配）进行优化，在测试路径确定后，对分配在同一条TAM上的IP核的测试顺序进行调度。在测试功耗限制内，将测试资源合理有效的分配给各 IP核，最大限度的优化测试时间。此外，将蝙蝠种群寻优规则融合到 Petri网的进化规则中，提出基于惯性权重的蝙蝠位置更新过程，并设置惯性权重与变迁实施支持度相关联，使 Petri网可以智能地选择变迁进行激发，避免了构建庞大的状态空间，简化了推理过程。以ITC02测试基准中较具代表性的电路作为仿真实验对象，仿真结果表明，本文模型可以有效的描述3D NoC测试规划问题，算法能够以较大的收敛概率迅速收敛到最优解，缩短了测试时间，能够获得更好的测试性能。