控制与决策

作者：张龙,许川佩,刘民,董明宇

单位：桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室，广西桂林541004,,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室，广西桂林541004,,清华大学自动化系，北京100084,,清华大学自动化系，北京100084,

关键词：微电子生产过程;调度;蚁群算法;分解;预测

基金：国家自然科学基金项目(61561012,61741403)；国家科技重大专项课题(2011ZX02504-008)；广西高校中青年教师基础能力提升项目(ky2016YB152)；广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(YQ16109).

微电子生产过程调度问题具有规模大和约束复杂等特点,如菜单、Setup时间和组批约束等,其优化调度具有一定难度.针对以最小化平均流经时间为调度目标的较大规模微电子生产过程调度问题,提出一种基于指标快速预报的分解方法(DM-IFP).首先,通过松弛不可中断约束,设计一种代理方法,即基于机器负载的操作完工时间快速预测方法(CTP-ML);其次,设计基于CTP-ML的问题分解方法,将原问题迭代分解为多个连续交迭的子问题;然后,提出一种基于双信息素的蚁群算法(ACO-D)用于求解分解后的子问题,其全局调度目标采用CTP-ML获取,有效保证了全局优化性能;最后,针对一些不同规模的仿真数据,将所提出方法与一些代表性的算法进行详尽的数值对比,计算结果表明所提出方法在所获解的质量和收敛性上均有改善.

来源：2020年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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