一种有效的遗传算法在重入式生产调度问题中的应用

摘要

在半导体生产中,圆晶的制造过程无疑是最复杂也是最重要的环节.这种大规模独立的处理过程包含上百台机器和处理步骤是高度重入式的.关于重入式生产调度的优化问题通常来说都是属于NP难问题.本论文提出了一个基于遗传进化算法的重入式流水车间调度问题的优化算法,即通过对变异方式的范围限定来有效地减小产品的总滞留时间.尤其地,此方法对于流水线中突发情况的产生有很好的适应性,能够根绝突变有效地进行重新排序.并且我们还将改进的遗传算法与局部搜索算法和FIF0算法分别进行了比较.最后实验结果表明,本文提出的改进算法能够有效地保证维种群多样和计算时间之间的平衡.