随着微电子技术的进步，集成电路的规模越来越大，结构也越来越复杂，这使得数字集成电路的测试生成变得越来越难。那些传统的测试生成算法已不再适用。国内外的许多学者已经提出了“基于遗传算法的数字电路的测试生成算法”。该算法对于某些电路是非常有效的，在很大程度上缩短了测试时间，提高了测试效率。但它还不是一种普遍适用的有效的算法。本文在基于模拟的测试生成算法的基础上利用粒子群算法生成电路的测试集。 本文以数字集成电路的测试生成为研究对象，采用单固定型故障模型，以提高算法的故障覆盖率和减少测试生成时间为主要目标，将一种新型的、结构简单的算法—粒子群算法及其改进算法，应用于组合电路的测试生成、时序电路的初始化、时序电路的测试序列的生成和测试集优化。本文的主要研究内容和所取得的成果如下： 1．将粒子群算法应用于组合电路的测试生成，与基于遗传算法的测试生成算法相比，缩短了测试时间，提高了故障覆盖率。表明了算法的有效性。 2．利用粒子群算法进行时序电路的初始化，由于该算法具有内在的并行性和选择性，因此在较短的时间里就能使尽可能多的触发器有确定的状态。实验结果表明了该算法的可行性。 3．利用粒子群算法进行时序电路测试序列的生成。实验结果表明该算法能有效的提高故障覆盖率和减少测试生成时间。 4．利用粒子群算法优化电路的测试集。时序电路中触发器的数目越大，测试序列就越长，占用很多内存空间。该算法能有效的压缩测试集，从而得到电路的最小测试集。实验结果表明了算法的有效性和可行性。 5．在基于粒子群算法的测试生成、时序电路初始化、电路测试集的优化各算法的基础上，用改进粒子群算法代替各算法中的粒子群算法，结果表明改进算法有更好的收敛性，改进算法更为有效。