【摘要】：為有效解決晶圓加工過程中帶換模時間、品種間晶舟分配的不確定性以及參數(shù)調(diào)整等多重加工前約束的單機單作業(yè)多訂單MOPJ(multi-order-per-job)調(diào)度問題,對問題域進行描述,以訂單總完成時間最小為優(yōu)化目標,建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型.給出求解較優(yōu)調(diào)度解的定理,并提出具有雙層嵌套編碼機制的混合差分進化的入侵雜草調(diào)度算法,該算法引入具有學(xué)習(xí)機制的算子以改善解的質(zhì)量.為有效提高算法的收斂性,在變異及鄰域操作中考慮自適應(yīng)過程.仿真實驗結(jié)果表明,該算法是有效且可行的,優(yōu)化晶舟分配的調(diào)度較未優(yōu)化的調(diào)度可提高至少10%的性能.
[Abstract]:In order to effectively solve the single machine single job multiple order MOPJ (multi-order-per-job) scheduling problem with mold changing time, uncertainty of crystal boat distribution between varieties and parameter adjustment, the problem domain is described in order to solve the single machine single job multi-order MOPJ (multi-order-per-job) scheduling problem effectively during wafer processing. Taking the minimum order completion time as the optimization goal, the mathematical programming model is established. The theorems for solving optimal scheduling solutions are given, and a hybrid differential evolution intrusion weed scheduling algorithm with bilevel nested coding mechanism is proposed. The algorithm introduces operators with learning mechanism to improve the quality of solution. In order to improve the convergence of the algorithm, adaptive process is considered in mutation and neighborhood operation. The simulation results show that the proposed algorithm is effective and feasible, and the optimal scheduling can improve the performance by at least 10% compared with the unoptimized scheduling.
【作者單位】： 同濟大學(xué)機械與能源工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71471135,61273035)
【分類號】：TP18

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