基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的Interbay物料运输系统调度方法

为了满足晶圆制造Interbay物料运输调度的多目标和实时性要求,提出了一种基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的智能调度方法.首先对晶圆工件的运输时间、等待时间、交货期以及加工特性这4个参数进行加权求和,建立晶圆工件的多目标运输成本模型;然后基于模糊逻辑控制的权重参数调节模型对各个权重参数进行动态调整,进而实时地计算晶圆工件的运输成本;最后以最小化运输成本为目标,采用改进匈牙利算法求取晶圆工件和运输小车的最优匹配方案.仿真实验结果表明,与传统的几种单一启发式规则比较,提出的调度方法能够有效减少晶圆工件的平均搬运时间和平均加工周期,具有较好的综合调度性能.     

一种多智能体联盟协商的跨单元工件调度方法

针对工件在单元制造系统中由单元间转移带来的跨作业单元调度问题,提出一种基于多智能体联盟思想的跨单元工件调度方法（multi-agents coalitions,MAC）,考虑跨单元柔性路径的情况,采用多智能体的协商机制,分阶段组建联盟,基于联盟进行协商调度,确保优化性能的同时减少通信量开销.通过实验对算法进行验证,实验结果表明本文所提方法在平均延迟性能方面优于常见的组合调度规则方法.      

钢铁生产中管坯加热的单机连续型批调度策略研究

连续型批处理机调度问题是从钢铁生产线提炼出来的一种新型的批调度模型,该调度模型中,批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量。研究目标函数为最小加权总完工时间的单机连续型批调度问题,分析最优解的性质,讨论最优的批内、批间序及分批策略,给出工件权值与加工时间逆序情况下的动态规划算法。     

半导体封装测试生产线模型及其调度方法

针对成都某工厂半导体封装测试生产线上的调度问题,结合封装测试生产线的特点,建立了以完成加工任务为约束条件,同时考虑设备初始状态和切换时间,以最小化设备的最大运行时间为目标函数的数学模型. 提出了基于自适应并行遗传算法求解半导体封装测试生产线调度的方法,算法同时综合了自适应遗传算法和并行遗传算法的优点. 并对该工厂半导体封装测试生产线上的调度案例结果进行了分析,试验结果表明了该算法的有效性.      

半导体芯片制造混合调度方法

针对半导体制造系统设备性能的多样性、多产品混合加工以及可重入性等特点,采用遗传算法和动态调度规则结合的方法优化生产过程.首先,通过遗传算法优化工件加工路径;然后,通过动态控制策略确定工件加工顺序.最后,进行仿真实验,比较了不同动态调度规则和遗传算法混合使用的效果.结果表明,通过遗传算法能够得到较优化的结果.     

晶圆制造系统中Lot加工序列优化的蚁群算法

针对半导体晶圆制造系统中设备从缓冲区选择Lot加工问题,提出Lot加工序列优化的蚁群算法,对其进行计算时间复杂度分析,并给出了该算法的改进形式.该改进算法是根据晶圆制造系统重入特点,基于瓶颈设备构建蚁群算法求解模型,通过迭代仿真最终获取Lot加工优先序列表.仿真结果表明,采用该算法在短期调度区间内,与一般的基于规则的动态调度算法相比,效果得到了显著的改善.     

基于Petri网的分层半导体制造过程调度结构

针对复杂的半导体制造过程调度，在综述现有调度问题及方法的基础上，提出由投料调度、路径调度和两种类型的工件调度共同组成的分层调度结构的思想及方案，继而基于Petri订网模型，探讨所提出的分层半导体调度结构基于Petri网模型的实现方法，最后通过仿真对分层调度结构加以应用验证，并总结全文．     

面向智能产线的柔性输送系统结构设计与智能控制

为了满足智能产线对新型传送带的需求,设计并实现了一种模块化传送带,并且提出基于协商的智能控制方法.利用传送带模块能够灵活构造多种输送路径,处理设备、传送带、智能工件之间能够通过协商进行自组织以实现柔性高效的动态重构.实验结果表明,所提传送带及其智能控制方法能够根据工件类型选择加工设备和输送路径.基于所提技术实现的智能产线能够进行多类型工件的混流制造.     

基于任务相匹配的半导体键合设备动态编组方法

目的在半导体封装线上键合设备数量较大,传统的设备固定编组方法无法实现设备编组提供产能与加工任务需求产能动态匹配的现状下,提出一种基于加工任务相匹配的半导体键合设备动态编组方法,解决设备编组结果提供产能不足或提供产能冗余而造成资源浪费的问题.方法利用图论中的连接矩阵表示设备编组关系的拓扑结构,给出设备编组封闭位置约束及设备类型与产品类型匹配约束,设计设备编组偏差、吻合率、设备编组惩罚和等评价指标,建立设备编组模型.结果笔者对多组不同规模的数据进行仿真实验,通过数据对比,证明了所提出的键合设备动态编组方法在解决半导体封装线上键合设备编组问题的有效性.结论键合设备动态编组方法适用于半导体封装线上的键合工艺段,能够在一定程度上减少产能冗余,减少资源浪费.     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

基于规则的批处理设备调度方法在半导体晶圆制造系统中应用

针对半导体炉管区瓶颈设备的批处理调度问题,提出满足工艺约束和设备限制的组批调度算法.在考虑产品动态到达的基础上,根据半导体制造系统大规模、多重入、混合型生产等特征,针对晶圆平均等待时间进行优化,实现多产品、多机台的实时组合派工.仿真实验在一个虚拟的晶圆制造系统上进行.结果表明,该算法在实时派工中对瓶颈设备填充率和利用率显著提升,有效地缩短了产品加工周期.
     

工件有到达时间的平行机分批排序问题的一个PTAS算法(英文)

研究工件有到达时间的最小化加权完工时间和的平行机分批排序问题,通过综合运用实例转换,工件分类和动态规划等方法提出了一个多项式时间近似框架.     

考虑多约束的MOJ调度问题

统筹考虑晶圆加工过程中的多品种、p-s-d(past-sequence-dependent)换模时间及衰退效应等约束特征,以总加权提前/拖期惩罚成本最小为优化目标,建立了单机MOJ(multiple orders per job)调度数学规划模型.在此基础上,对决策变量进行分离,提出具有双层嵌套编码机制的改进型遗传蚁群调度算法.该算法将遗传算法融合到动态自适应蚁群算法的每一次迭代过程中,并为有效提高算法的收敛性能,引入ATCS(apparent tardiness cost with setups)修正准则.最后,仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的.     

机器具有可用性限制的加权总完工时间问题

研究一种带有学习和恶化效应,并且机器具有可用性限制的排序问题。讨论的目标函数为加权总完工时间的单机和两台机器的平行机问题。在某些实际生产过程中,工件加工时间的变化既受生产设备长时间使用,导致恶化现象的影响,也受生产设备或工人加工效率提高的影响。因此,在这种模型中,工件的实际加工时间不仅与它的所排位置有关,而且还与工件的开始加工时间有关。此外,由于机器发生故障或进行维护与保养等原因,导致其在某一区间内无法加工工件。针对某种学习和恶化效应模型下机器在任意时间段维修的单机和2台机器的平行机的某些情况,分别给出了拟多项式时间动态规划算法,分析了算法复杂性,并给出相应数值例子表明算法的有效性。     

同时具有学习效应和恶化效应的机器可用限制性排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了工件同时具有学习效应和恶化效应,机器有可用性限制的排序模型.考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机、两台机器的同型机问题和两台机器的同类机问题.对于机器在任意时间进行维修的一般情况给出了动态规划算法,通过数值例子说明了算法的有效性,对机器在使用前进行维修的特殊情况给出了多项式算法.     

用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法

提出了一种适用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法,该算法以不同业务类别的平均分组到达率为依据,通过为不同业务类别分配服务配额,在加权轮询调度(WRR)算法的基础上可实现比例公平的平均公组传输时和平均分组丢弃率.由于所提算法仅以不同业务类别的平均分组到达率为依据,无需执行加时间戳、根据时间戳排队等复杂操作,所以更适用于资源受限的无线传感器网络率搭建的实际环境测试发现,当以平均分均传输时延为评价参数时,所提算法可实现比例公平分组传输时延,当所有队列都发生丢弃且以平均分组丢弃率为评价参数时,可实现比例公平的平均分组丢弃率.     

面向交通感知数据处理业务的虚拟机调度系统

海量、实时、持续、多样的交通感知数据对承栽其处理业务的IT设施提出了更高的要求,但现有云基础设施服务中采用的虚拟机调度方案在承栽交通感知数据多处理业务时,会出现负栽倾斜、负栽不均及资源利用率不高的问题。为此,提出一种对交通感知数据处理业务敏感的虚拟机调度策略并设计了相应的调度算法,给出了系统的设计与实现,该系统可以适应计算密集和数据密集不同特征交通处理业务的承栽,同时能够实现能耗约束下的负栽平衡调度。通过基于实际交通应用场景的实验表明,该系统可在保障所承栽业务的前提下实现虚拟机的负栽均衡和优化节能。     

基于双向协商机制的机加与装配混合调度

针对允许子系统可重入的机加与装配混合柔性制造系统的调度问题,提出一种新颖的协商框架,并基于讨价还价的双向协商机制,提出一种柔性路径下的机加与装配交替混合调度算法. 不同代理具有各自的决策目标,作业代理的目标是使自己能以低价购买合适的服务,而机器代理的目标是使自己成功出售服务,同时获得最大收益. 通过代理间的双向协商避免各自决策的局限性. 实验表明,提出的方法与常用复合规则的启发式算法相比总费用的标准差降低了24%~207%,表明提出的方法无论在性能还是鲁棒性上都有更优越的表现.      

一种基于Agent的服务质量管理框架

为了更好地满足应用的服务质量需求，应建立一种结构良好的服务质量管理框架，以便进行服务质量协商和资源管理．根据服务质量的结构、目标以及Agent的特性，提出了一种基于Agent的服务质量管理框架．首先，介绍了框架的构成，给出了服务质量的定义和各层参数的映射机制．其次，介绍了框架的核心部分“基于Agent的服务质量管理站”，说明了站中各种静态、移动Agent的作用和相互关系．最后，给出了基于Agent端到端的服务质量协商过程。