基于协作蛙跳算法的可重入混合流水车间调度

针对可重入混合流水车间调度问题(RHFSP),提出一种协作蛙跳算法(CSFLA),以同时最小化最大完成时间和总延迟时间．给出了模因组的解质量和进化质量评价方法,根据进化质量确定最多两对模因组,在每对的两个模因组之间执行交换搜索次数和搜索能力的动态协作,并运用动态多邻域搜索(DMNS)和自学习过程改善算法性能．运用大量实例进行仿真实验,实验结果表明：CSFLA的新策略有效,且在多目标RHFSP优化方面具有较强的优势．     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

优先服务原则下排队网络的扩散近似

研究了一个具有3个服务台的重入型排队网络在优先服务原则下的扩散近似,在弱稳定的基础上,将队长过程改写成一种适当的形式.在各服务台的服务强度都为1的条件下,运用随机分析理论,给出了这个网络的标准化队长过程扩散近似存在的充分必要条件.     

芯片测试环节质量重入随机系统建模与性能分析

芯片测试系统中,由于检测设备的不稳定性、产品价值昂贵等原因,产品检测过程中出现质量问 题后经过一定调整重新进入检测,会形成质量重入问题.该类质量问题与系统的随机特性结合,使得系统 的产出,周期等与系统参数呈现出复杂的非线性关系特性.本研究结合某芯片测试企业的实际问 题,采用马尔科夫方法构建了模型,并获得系统的性能指标与参数之间的数值量化关系.阐述 了方法的应用过程,进行了系统的性能评估和改善,为实际系统提出了质量管理、缓存设计、周期控制 的相关建议.     

带并行腔和重入约束的双臂集束型设备调度方法

为有效解决半导体制造业中带并行腔和重入约束的双臂集束型设备调度问题,提出一种以优化搜索为核心的调度方法。首先,引入优化FIFO ( first in first out)搜索规则,并以系统总完工时间最小化作为目标,建立带并行腔和重入约束的四加工腔双臂集束型设备调度数学模型。在此基础之上,结合虚拟缓冲模块的概念,提出一种基于机械臂交换策略的优化搜索算法。最后,对所提出的算法进行仿真实验,实验结果表明该算法是可行且有效的。     

带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法

为了有效解决集束型晶圆制造设备群加工过程中存在的重入调度问题,构建了带重入约束的双集束型晶圆制造设备调度算法.首先分析了双集束型晶圆制造设备中重入约束特征.在此基础上,建立调度问题域,并以系统加工周期最小为目标,建立调度模型.采用分解策略,将双集束型晶圆制造设备调度问题分解成单个设备调度问题,并提出了一种全新的机械手调度顺序搜索的启发式算法.最后对调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法是有效的.     

单片机实现矢量中断的方法及其响应速度的讨论

随着单片机应用领域的不断扩展，人们越来越关心如何进一步增强单机的中断功能，本文从软，硬件相结合的角度较为详细地阐述了如何利用８２５９蕊片实现单片机的矢量中断和多重中断嵌套的方法，以及如何防止中断重入和多重中断交叉嵌套现象的发生，有利于极大地提高单片机的中断功能。     

面向半导体车间多目标可重入调度研究

针对半导体制造车间产品重入机台时存在机台状态不一致,使得传统可重入调度方法难以适用的问题,根据半导体车间生产特性,提出了半导体车间多目标可重入混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为基础,考虑以降低产品不合格率、减少机台工序切换次数为目标,建立此问题的多目标数学模型．提出基于实质不确定因子的最优觅食算法,采用灰色关联分析与MYCIN不确定因子的勾股模糊集的多目标处理策略,将帕累托(Pareto)解的实质不确定因子作为最优觅食算法的适应度值．编码采用基于工件号编码方案,解码通过三段式方法生成可行的调度解．通过仿真实验和半导体车间案例与其他三种算法对比,验证了所提出的模型,算法性能分析结果表明所提出的模型合理,算法具有明显优势．     

基于事件驱动的集束型晶圆制造设备调度算法

为了有效利用集束型晶圆制造设备,并使其满足动态到达晶圆调度要求,在描述调度问题域及引入时间约束集概念的基础上建立了调度问题的数学模型,根据模型提出了一种基于事件驱动的调度算法,调度目标是使到达晶圆在最短时间内完成加工.对调度算法进行了仿真实验分析.结果表明,该算法有效且实用.     

可重入柔性调度问题研究:模型、算法与应用

近二十年来,在企业提高生产效率和增加生产灵活性方面的内在需求推动下,一类广泛存在于半导体制造、钢铁生产、汽车制造、武器生产、化工、微生物检测、金融财务等制造和服务领域,且具有多阶段、并行机拓扑结构的柔性生产调度问题的研究和应用正得到学术界和工业界越来越多的重视.考虑到在实际生产过程中,工件在部分阶段的加工工艺路径为循环的技术要求,与实际生产过程更加贴近的可重入系统的特性被引入到柔性制造系统.鉴于可重入柔性调度问题(reentran flexible scheduling problem,REFSP)在理论上的重要性及其对于实际调度的指导性,本文综述了可重入柔性调度问题的研究进展.首先介绍了可重入柔性调度问题的基本数学模型,并基于α|β|γ表示法对已有的复杂环境下的可重入柔性调度问题进行了归类,接着对其优化求解方法进行了归纳,并梳理了其主要应用领域,最后提出了有待进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内在可重入柔性调度问题研究领域的理论研究和工程应用.