【摘 要】
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面对如今半导体制造生产线复杂不确定的加工环境,开展数据驱动生产过程建模,通过对数据信息的有效提取挖掘和预测建模,指导生产过程并提供最佳的解决方案。考虑到许多实际调
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面对如今半导体制造生产线复杂不确定的加工环境,开展数据驱动生产过程建模,通过对数据信息的有效提取挖掘和预测建模,指导生产过程并提供最佳的解决方案。考虑到许多实际调度问题,如并行机调度,批处理机调度等,根据分解思想,复杂调度问题可以分层简化为若干具有继承关系的子问题,但由于上下层决策之间存在着强耦合关系,因此采用智能进化算法求解调度问题存在着计算时间长、效率低的不足,很难将算法运用到实际仿真优化操作过程当中。为了解决计算时间效率和求解精确度之间矛盾,引入代理模型技术快速近似替代费时评价过程,采取粗略估计与精确评价相结合的方式,在保证解质量的前提下,加速整体进化算法搜索进程,实现多阶段多任务同步优化。本文围绕半导体并行机调度求解算法展开如下研究内容:(1)分别描述和分析了半导体并行机调度和并行批处理机调度基本工作流程、工件基本属性以及复杂约束过程。深入研究动态调度决策时刻如何进行设备分配、工件加工排序及组批具体操作之间的关系,并提出针对不同调度场景下有效的算法分层求解框架。(2)根据生产线历史存储与实时采集信息数据,研究了与调度问题密切相关的关键性能特征,建立多种具有预测能力的代理模型,并依据模型评判标准比较模型优劣,快速高效评价优化目标值。为防止模型误差带来的搜索结果偏差,通过结合精确评价来校正模型和在线模型更新,保障了最优调度解的正确性。(3)将代理模型技术与智能进化算法有机结合,研究了一种基于进化算法作为上层设备分配决策的搜索框架,利用近似预估思想,简化算法下层寻找最优排序决策的耗时环节,从而激发局部探索新解的潜力,降低具有嵌套结构的算法计算量,并且提高整体算法收敛性。本文所提出来的结合代理模型的进化算法与传统调度方法相比,经过大量仿真实验结果表明,该方法具有获得较好质量解方案的能力,同时加快了算法搜索速度,提升了算法求解效率,实现了多阶段、多层次决策的协同优化,为解决复杂半导体调度问题提供了一种新颖的解决思路。
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