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)度問題,但對(duì)調(diào)度環(huán)境和目標(biāo)的依賴性強(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)理論及數(shù)學(xué)思想,研究了基于分布估計(jì)算法與布谷鳥算法的半導(dǎo)體生產(chǎn)線高效智能調(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,給出一類具有等待時(shí)間約束的不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度問題。針對(duì)該類調(diào)度問題,研究一種基于Coupla理論的分布估計(jì)算法。該算法以同類訂單工件數(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。通過聯(lián)合概率分布的函數(shù)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)度問題。2、針對(duì)半導(dǎo)體最終測(cè)試階段的調(diào)度問題,為降低完工周期,研究一種結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、代理模型和布谷鳥算法的調(diào)度方法。該方法采用布谷鳥搜索算法作為調(diào)度方法框架。為平衡布谷鳥算法的種群多樣性與集中性,引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)離線訓(xùn)練算法參數(shù)模型,并在線自適應(yīng)調(diào)整參數(shù);為加快算法搜索進(jìn)程,采用代理模型技術(shù)估計(jì)解的優(yōu)劣,降低強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型離線訓(xùn)練與布谷鳥算法在線尋優(yōu)的過程中,由于多次計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值帶來(lái)的巨大計(jì)算量。以達(dá)到在縮短進(jìn)化算法整體的搜索進(jìn)程的同時(shí),輸出性能更好的解。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文研究的基于Coupla理論的分布估計(jì)算法和融合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、代理模型和布谷鳥算法的調(diào)度算法可以有效地權(quán)衡調(diào)度解的質(zhì)量與求解時(shí)間,具有一定的工業(yè)應(yīng)用潛力。
【學(xué)位單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18
【部分圖文】：

己經(jīng)應(yīng)用到包括通信、航空航天、醫(yī)療在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域。隨著信息科技的發(fā)??展和人們生活方式的改變，對(duì)芯片的需求日益增加。據(jù)統(tǒng)計(jì)，２００１年至２０１７年，我??國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)市場(chǎng)需求量迅速增長(zhǎng)（參見圖１－１）。與此同時(shí)，由于高昂的設(shè)備成本（如??光刻機(jī)）和人員費(fèi)用支出（如最終測(cè)試階段測(cè)試員），在實(shí)際生產(chǎn)中有效而快速地給出??調(diào)度決策方案，提升系統(tǒng)性能并擴(kuò)大產(chǎn)能也成為半導(dǎo)體生產(chǎn)制造企業(yè)謀求可持續(xù)發(fā)展??的基本途徑［２］。??■市場(chǎng)崁檳?產(chǎn)業(yè)銷售較??ＮＯ００?一??１２０００?ｈ?一＾＾＾??１００００?－??２００１?２００２?２００３?２００４?２００５?２００６?２００７?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１４?２０１５?２０１６??圖１－１我國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)市場(chǎng)需求變化圖??Ｆｉｇ．?１－１?Ｃｈａｎｇｅ?ｏｆ?ｍａｒｋｅｔ?ｄｅｍａｎｄ?ｏｆ?ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ?ｉｎｄｕｓｔｒｙ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ??另－？方面，半導(dǎo)體制造業(yè)是世界上最為復(fù)雜的制造業(yè)之一?［３力。具有諸多特殊特征，??區(qū)別于傳統(tǒng)車間調(diào)度問題，其存在“多重入”現(xiàn)象，一個(gè)工件可能在同一機(jī)器上反復(fù)加??工，從而加劇了工件對(duì)設(shè)備資源的競(jìng)爭(zhēng)和問題的不確定性。其相關(guān)調(diào)度問題是學(xué)術(shù)難??題。在這一背景下，半導(dǎo)體生產(chǎn)線的調(diào)度優(yōu)化問題逐漸成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦??點(diǎn)。??對(duì)于半導(dǎo)體制造過程相關(guān)的各類優(yōu)化調(diào)度問題，己有的早期研宄主要集中于啟發(fā)??式規(guī)則和精確算法。啟發(fā)式規(guī)則雖可以快速生成調(diào)度方案

圖１－３資源限制不意圖??Ｆｉｇ．?１－３?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｒｅｓｏｕｒｃｅ?ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ??如圖１－３所示，由于各類資源總量有限，同時(shí)各類資源中各子類資源有限，所以??可能會(huì)存在部分機(jī)器不能夠同時(shí)加工的情況。例如，機(jī)器１和機(jī)器２都需要第一類測(cè)??試員各１人（圖３－１中機(jī)器１與機(jī)器２中小三角形標(biāo)號(hào)一致），若當(dāng)前在崗的第一類??測(cè)試員總共只有一人，則第一臺(tái)機(jī)器和第二臺(tái)機(jī)器就不能同時(shí)運(yùn)行，執(zhí)行測(cè)試任務(wù)。??由于半導(dǎo)體的大規(guī)模特點(diǎn)，實(shí)際情況中的約束比圖中所示要復(fù)雜得多，通常是上百臺(tái)??機(jī)器之間的錯(cuò)綜復(fù)雜的耦合關(guān)系。??除了資源約束外，半導(dǎo)體最終測(cè)試調(diào)度問題本身是一個(gè)柔性Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ調(diào)度問題，??每個(gè)待測(cè)試的工件都需要經(jīng)過多道加工流程，每道工序可在特定機(jī)器完成。另一方面，??作為半導(dǎo)體生產(chǎn)制造過程的一個(gè)階段，半導(dǎo)體最終測(cè)試調(diào)度問題也具有“重入”現(xiàn)象，??加劇了工件對(duì)機(jī)器的競(jìng)爭(zhēng)。??１．２．４調(diào)度方法研究現(xiàn)狀??半導(dǎo)體生產(chǎn)線調(diào)度問題

第？章緒Ｉｆｅ程，采用代理模型技術(shù)估計(jì)解的優(yōu)劣，降低強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型離線訓(xùn)尋優(yōu)的過程中，由于多次計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值帶來(lái)的巨大計(jì)算量。法整體的搜索進(jìn)程的同時(shí)，輸出性能更好的調(diào)度方案的目的。??：結(jié)論與展望??論文的主要工作及取得成果，分析論文尚存問題，并提出可能存出問題?＾??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 王大志;劉士新;郭希旺;;求解總拖期時(shí)間最小化流水車間調(diào)度問題的多智能體進(jìn)化算法[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年03期

2 張永韡;汪鐳;吳啟迪;;動(dòng)態(tài)適應(yīng)布谷鳥搜索算法[J];控制與決策;2014年04期

3 曹政才;彭亞珍;吳啟迪;;基于鼓—緩沖器—繩子的多重入制造系統(tǒng)過程調(diào)度[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2010年12期

4 劉民;;基于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程調(diào)度方法研究綜述[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2009年06期

5 曹政才;喬非;吳啟迪;;半導(dǎo)體生產(chǎn)線建模方法與調(diào)度策略研究進(jìn)展[J];電子學(xué)報(bào);2006年S1期

6 錢曉龍,唐立新,劉文新;動(dòng)態(tài)調(diào)度的研究方法綜述[J];控制與決策;2001年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 何小娟;分布估計(jì)算法及其在生產(chǎn)調(diào)度問題中的應(yīng)用研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

2 尹文君;面向不確定制造過程調(diào)度問題的進(jìn)化計(jì)算方法及其應(yīng)用[D];清華大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 鄧積杰;不確定環(huán)境下半導(dǎo)體制造系統(tǒng)瓶頸預(yù)測(cè)與調(diào)度方法研究[D];北京化工大學(xué);2013年

2 趙會(huì)丹;不確定環(huán)境下多重入制造系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法的研究[D];北京化工大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2852175