基于EDA與CS的半導(dǎo)體生產(chǎn)線(xiàn)調(diào)度方法研究.pdf

1、現(xiàn)今半導(dǎo)體制造行業(yè)通常面臨著復(fù)雜、多重入、大規(guī)模及高度不確定的生產(chǎn)狀況。啟發(fā)式方法可快速求解其調(diào)度問(wèn)題，但對(duì)調(diào)度環(huán)境和目標(biāo)的依賴(lài)性強(qiáng)，通用性差，且難以保證解的質(zhì)量。智能計(jì)算方法理論上可以得到高質(zhì)量的解，但算法復(fù)雜度通常隨著問(wèn)題規(guī)模和約束增長(zhǎng)而顯著增長(zhǎng)。因此，兼顧有效性和高效性、實(shí)時(shí)性的調(diào)度方法具有理論意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。本文面向半導(dǎo)體制造過(guò)程，以使用較低計(jì)算代價(jià)獲取高質(zhì)量的調(diào)度方案為目標(biāo)，圍繞調(diào)度過(guò)程與智能調(diào)度方法中的諸多難點(diǎn)，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)

2、理論及數(shù)學(xué)思想，研究了基于分布估計(jì)算法與布谷鳥(niǎo)算法的半導(dǎo)體生產(chǎn)線(xiàn)高效智能調(diào)度方法，具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　1、考慮半導(dǎo)體生產(chǎn)線(xiàn)中工件在部分機(jī)器緩沖區(qū)內(nèi)應(yīng)盡可能少等待的實(shí)際情況，給出一類(lèi)具有等待時(shí)間約束的不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題。針對(duì)該類(lèi)調(diào)度問(wèn)題，研究一種基于Coupla理論的分布估計(jì)算法。該算法以同類(lèi)訂單工件數(shù)與總工件數(shù)的比值為變量，基于Coupla理論對(duì)每臺(tái)機(jī)器構(gòu)造一個(gè)聯(lián)合分布函數(shù)，進(jìn)而建立優(yōu)勢(shì)種群的概率模型。通過(guò)聯(lián)合概率分布的函數(shù)

3、模型采樣得到的子代個(gè)體編碼向量組，保留了父代優(yōu)勢(shì)編碼的相對(duì)位置信息。從理論上分析所提算法的時(shí)間復(fù)雜度，其隨工件個(gè)數(shù)增加呈對(duì)數(shù)增長(zhǎng)，因而適用于大規(guī)模的實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題。
　　2、針對(duì)半導(dǎo)體最終測(cè)試階段的調(diào)度問(wèn)題，為降低完工周期，研究一種結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、代理模型和布谷鳥(niǎo)算法的調(diào)度方法。該方法采用布谷鳥(niǎo)搜索算法作為調(diào)度方法框架。為平衡布谷鳥(niǎo)算法的種群多樣性與集中性，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)離線(xiàn)訓(xùn)練算法參數(shù)模型，并在線(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整參數(shù);為加快算法搜索