1.基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，具体包括步骤如下：步骤1、根据3D NoC中每个资源内核的测试资源需求建立增广时延变迁Petri网模型，并计算增广时延变迁Petri网模型的输入矩阵、输出矩阵以及状态空间矩阵，确定初始标识与终止标识；

步骤2、初始化两个不同规模的萤火虫种群，分别为TAM分配种群与顺序分配种群，即在(0,M)开区间内，按照TAM分配个体编码方式，随机生成NP1个D维的TAM分配个体形成TAM分配种群；在此基础上，针对每一个TAM分配个体，都在(0,1)开区间内，按顺序分配个体编码方式，随机生成NP2个顺序分配个体形成顺序分配种群；其中M、NP1、NP2、D均为设定值，M为TAM条数，D为IP核数量，NP1≥NP2；

步骤3、根据TAM分配种群的TAM分配个体与顺序分配种群的顺序分配个体生成相应的变迁发生序列个体，并计算每一个变迁发生序列个体的适应度值即总变迁时延及功耗；

步骤4、采用混沌差分萤火虫算法对变迁发生序列个体进行寻优和更新，寻找出最优变迁发生序列个体，即最优TAM分配个体与最优顺序分配个体的组合；即：步骤4.1、采用萤火虫算法，更新变迁发生序列个体位置，得到萤火虫算法在本次迭代中适应度值最小的变迁发生序列个体，即萤火虫优选变迁发生序列个体；

步骤4.2、采用差分进化算法，更新变迁发生序列个体的位置，得到差分进化算法在本次迭代中适应度值最小的变迁发生序列个体，即差分优选变迁发生序列个体；

步骤4.3、比较步骤4.1所选出的萤火虫优选变迁发生序列个体和步骤4.2所选出的差分优选变迁发生序列个体的适应度值，并将两者中适应度值较小的个体作为最优变迁发生序列个体进入步骤4.4；

步骤4.4、采用混沌优化方法，对步骤4.3所选出的最优变迁发生序列个体进行单维结合多维的混沌扰动更新，得到本次迭代的最优TAM分配个体与最优顺序分配个体的组合；

步骤5、判断当前迭代是否达到混沌差分萤火虫算法的最大迭代次数：没达到则返回步骤3，进入下一次迭代寻优；若达到，则输出当前迭代所得到的最优变迁发生序列个体，作为最佳TAM分配与顺序分配方案。

2.根据权利要求1所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，步骤1中，所建立的增广时延变迁Petri网模型在原型Petri网的基础之上，为每个变迁赋予时延与功耗，并增添一种从库所引向变迁有控制作用的抑止弧。

3.根据权利要求1所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，步骤2中，TAM分配个体编码方式采用实数编码方式，即：在随机初始化TAM分配个体时舍去小数部分，并确保不存在未被分配IP核的空闲TAM，或者将IP核分配至系统中不存在的TAM编号，否则重新初始化。

4.根据权利要求1所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，步骤2中，顺序分配个体编码方式采用二维矩阵编码方式，即：首先，通过TAM分配个体确定各个IP核被划分至哪条TAM；

接着，在固定TAM分配的情况下，对每条TAM上IP核的测试先后顺序，用(0,1)区间内的小数进行随机初始化；

最后，根据升序重新排列IP核的顺序，从而针对每个TAM分配个体产生一定数量的顺序分配个体。

5.根据权利要求1所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，步骤3中变迁发生序列个体的适应度值计算过程如下：步骤3.1、调度测试分配至第一条TAM上的第一个变迁，并标志该条TAM为正在测试的忙状态，标志该变迁为正处于激发状态的变迁；

步骤3.2、查找处于空闲状态的TAM，并通过输入、输出矩阵以及变迁发生准则判断该条TAM上的未激发变迁是否具备激发条件：若该变迁满足激发条件，则计算增广时延变迁Petri网模型的状态标识、变迁时延即测试时间、以及测试功耗，并标志该变迁为正处于激发状态变迁、标志该TAM为正在测试的忙状态，并返回步骤3.2开始查找下一条空闲状态的TAM；

若该变迁不满足激发条件，则继续查找同一条TAM上的下一个未激发变迁，并判断该未激发变迁是否具备激发条件，若该条TAM上所有的未激发变迁均不具备激发条件，则返回步骤3.2开始查找下一条空闲状态的TAM；

步骤3.3、遍历查找完所有TAM之后，等待某个变迁完成激发即某个IP核完成测试，更新状态标志、变迁时延以及测试功耗，将完成激发的变迁标志为已激发变迁，并标志刚被释放的TAM，判断该变迁所处的TAM上的所有变迁是否都为已激发状态：若是，则标志该TAM为完成测试状态；否则，标志该TAM为空闲状态；

步骤3.4、判断是否到达终止标识，即判断变迁发生序列中的所有变迁是否都为已激发变迁：若是，则输出变迁发生序列个体的总变迁时延及功耗；否则，转至步骤3.2。

6.根据权利要求5所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，未激发变迁具备激发条件是指：测试数据包的传输路径没有冲突，且传输功耗同时满足层功耗与总功耗约束。

7.根据权利要求1所述的基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，其特征是，步骤4.4的具体过程如下：步骤4.4.1、设置最大混沌局部搜索次数Ms，初始时混沌局部搜索次数k＝1；

步骤4.4.2、判断混沌局部搜索次数k的奇偶：

若混沌局部搜索次数k为奇数，则对最优变迁发生序列个体的某一维进行混沌扰动，得到1个混沌个体，并将该混沌个体保存至混沌种群中；

若混沌局部搜索次数k为偶数，则对最优变迁发生序列个体的每一维进行混沌扰动，得到1个混沌个体，并将该混沌个体保存至混沌种群中；

步骤4.4.3、判断混沌局部搜索次数k是否达到最大混沌局部搜索次数Ms，若是，则转至步骤4.4.4；否则，令k加1，转至步骤4.4.2；

步骤4.4.4、选出当前混沌种群中适应度值最小的混沌个体作为优选混沌个体；

步骤4.4.5、若优选混沌个体的适应度值小于最优变迁发生序列个体的适应度值，则用该优选混沌个体位置替换原最优变迁发生序列个体；否则保留原最优变迁发生序列个体不变；

步骤4.4.6、将当前最优变迁发生序列个体作为本次迭代的最优TAM分配个体与最优顺序分配个体的组合。