基于蚁群免疫融合算法的半导体生产线调度方法

摘要

针对半导体制造系统设备性能的多样性及多重入性等特点，提出了一种基于蚁群免疫融合算法(Ant Colony Optimization Algorithm–Immune Clone Selection Algorithm, ACO-ICSA)的半导体生产线调度方法。首先，利用蚁群免疫融合算法得出瓶颈区调度方案；然后，以该方案和工序加工顺序为约束，推导出其他非瓶颈区域的调度方案，从而获得整个半导体生产线的调度方案；最后，通过仿真实验表明，在减小总加权拖期率(Total Weighted Tardiness, TWT)与准时交货率(On-Time Delivery Rate, OTD)方面，蚁群免疫融合算法优于先入先出规则(First In First Out, FIFO)、最早交货期优先规则(Earliest Due Date, EDD)和临界值规则(Critical Ratio, CR)。