基于信息素的半导体生产线动态调度新方法研究

摘要

群体智能是近年来发展的新学科,主要关注自然界的自组织行为.蚁群系统是群体智能的典型例子,它具有当代制造系统所追求的很多特性,并在作业车间和流水车间中得到了很好的应用.因此,综合半导体生产线大规模、可重入、不确定和多目标优化等特点,基于蚁群算法中信息素的思想,作者提出了一种新的基于信息素的半导体生产线动态调度算法——PB算法.在PB算法中,工件和设备都带有与交货期、加工时间、设备状态等信息相关的信息素,工件根据设备所携带的信息素选择合适的设备等待加工,设备根据工件的信息素确定工件加工的优先级,从而实现生产线的动态调度.

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第1章绪论

1.1课题的来源

1.2调度

1.2.1调度的一般概念

1.2.2车间调度问题

1.2.3生产调度问题的研究方法

1.3半导体生产线调度

1.3.1半导体生产线调度特点

1.3.2半导体生产线调度性能评价指标

1.3.3半导体生产线动态实时调度研究现状

1.4本文的主要工作及结构安排

第2章群体智能

2.1群体智能的概念

2.2群体智能的研究现状

2.3蚁群算法

2.3.1蚁群算法的基本思想

2.3.2基本的蚁群算法模型

2.4群体智能在生产调度中的应用

2.4.1蚁群算法在作业车间中的应用

2.4.2蚁群算法在流水车间中的应用

2.5蚁群算法在半导体生产线调度中应用的可行性分析

第3章基于信息素的半导体生产线动态调度方法及其在Intel Minifab中的应用

3.1基于信息素的半导体生产线动态调度算法(PB)

3.1.1工件选择合适的设备等待加工的调度算法

3.1.2设备选择合适的工件进行加工的调度算法

3.1.3基于信息素的半导体生产线动态调度算法——PB算法流程

3.2基于信息素的半导体生产线动态调度算法——PB算法在Intel Minifab上的验证

3.2.1 Intel Minifab仿真模型

3.2.2作为比较的几种启发式算法

3.2.3仿真中所考虑的性能指标

3.2.4仿真运行的结果及分析

第4章基于信息素的半导体生产线调度算法在Wein24台模型中的应用

4.1Wein 24台设备模型介绍

4.2投料方式的选择

4.3仿真运行的结果及分析

4.3.1固定时间间隔投料结果及分析

4.3.2 CONWIP投料结果及分析

第5章基于信息素的半导体生产线动态调度算法PB算法在贝岭生产线中的应用

5.1贝岭生产线概况

5.2贝岭生产线的调度现状

5.3基于信息素的半导体生产线动态调度方法在贝岭生产线上的应用

5.4仿真运行的结果分析

5.4.1 PB算法与其它几种启发式算法结果比较

5.4.2 PB算法中参数α、β变化时对系统性能的影响

第6章结论与展望

6.1结论

6.2展望

致谢

参考文献

个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果