基于机器学习的存储器测试算法的优化方法及装置

本发明提供一种基于机器学习的存储器测试算法的优化方法及装置，方法包括：调用决策树模型对存储器测试算法的待优化搜索前进结果进行决策生成，得到搜索元素序列；根据序列筛选规则筛选出筛选元素序列，作为初始种群，并确定其中每个序列个体的故障覆盖率，以从初始种群中确定出待遗传序列个体集合；任意选取集合中的两个待遗传序列个体进行交叉遗传，并进行随机突变得到突变序列个体；根据序列筛选规则从突变序列个体筛选出筛选序列个体；当达到交叉遗传次数时，将最大故障覆盖率的筛选序列个体作为优化后搜索前进结果。通过本申请，解决现有技术中采用存储器测试算法进行存储器测试时，测试故障覆盖率仍然有待提高的技术问题。