19、基于反馈的覆盖导向测试生成：实验设置

基于反馈的覆盖导向测试生成：实验设置

1. 引言

在现代硬件和软件验证中，基于反馈的覆盖导向测试生成（Coverage-Directed Test Generation, CDG）已经成为一种关键的技术手段。CDG旨在通过自动化的方式生成测试用例，以确保验证过程中能够覆盖尽可能多的设计功能和边界条件。本篇文章将详细介绍如何设置和执行基于反馈的CDG实验，特别是使用机器学习（ML）驱动的工具MicroGP来进行工业级设计的验证。

2. 实验的主要目的

本次实验的主要目的是评估ML驱动的CDG技术是否能够有效地应对成熟工业设计的复杂性。具体来说，我们希望通过使用MicroGP工具，观察其能否生成高质量的测试用例，并与传统方法如纯随机测试（Random Testing）进行对比。此外，实验还将评估其他方面的性能指标，例如环境搭建所需的时间和资源消耗。

2.1 比较不同方法

为了全面评估MicroGP的表现，我们将它与以下几种方法进行对比：
- 纯随机测试 ：完全不受约束的伪随机测试生成器生成的测试用例。
- FireDrill ：一种受限随机测试生成器，用于生成FirePath验证环境核心的指令流。

通过这种方式，可以更好地理解MicroGP在真实世界应用场景中的优势和局限性。

3. 实验环境的搭建

搭建实验环境是确保实验顺利进行的基础。考虑到实际操作中的复杂性，我们需要仔细规划每一个步骤，以最小化不必要的工作量。

3.1 减少设置工作量