基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法

摘要

一种用于可重入生产线的基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，目标函数是所调度批的最小最大延误，通过模型分解，先以可重入批处理机前的缓冲器里不同产品族为研究对象，再以优先权最高的产品族中工件为研究对象，利用满批规则，最大满批数量优先规则，最大重入次数优先规则和最早工期优先规则分步骤实施，在滚动时域策略下完成实施全部调度周期任务。本发明不需要实施常规情况下的对所有工件组批和批排序，而是直接面向产品族排序，极大地降低算法的时间复杂度，且使用精确算法实现可重入下批处理机的实时最优调度，满足半导体行业最小最大延误为目标的生产需求，它概念简单，实现方便，利于半导体等可重入的行业推广应用。

说明书

所属技术领域

本发明涉及重入生产线的批处理机调度，尤其涉及一种用于可重入生产线的基于产品族排序实现最小最大延误目标的批调度方法。

背景技术

可重入生产线(re-entrant)是在上世纪80年代末90年代初，由美国Kumar教授针对半导体芯片、胶卷等行业的生产特点而提出的概念，并将其列为有别于流水作业（Flow-shop）和异序作业（Job-shop）的第三类重入型生产线。所谓的重入是指未完成加工的产品沿着生产线进行加工时，有可能数次在同一个工作台被加工，每次的加工时的工件状态不同，每个产品状态称为一个产品族（family）（注：产品族概念不同于产品类型，假设产品类型的数量为N，产品需要重入批处理机的次数为K，则产品族的数量F=N*K）。批加工是指在不超过工作台的最大加工能力时，一次可以加工多个未完成加工的产品，每次实际加工多个未完成加工产品称为一个批（Batch）。如，在半导体芯片生产线前段的炉管区，该加工机台属于可多重入的批处理机，具有加工时间长，是生产系统的瓶颈机台，需要多层重入性加工和设备价格更昂贵等特性。为了提高炉管区的批调度效率，有多种调度目标可以衡量，其中最小最大延误是一种衡量目标。以最小最大延误为衡量目标的多产品族不能混合组批（incompatible job families）、产品具有不同到达时间（dynamic job arrivals）的可重入生产线的批处理机（re-entrant batch processing machine）的合理调度控制是批调度与控制研究是一个非多项式的难问题（NP-hard），它制约着半导体生产系统的整体绩效，开展以最小最大延误为衡量目标的批处理机的合理调度控制研究对改善半导体芯片生产线的性能具有重要意义，一直是学术界与应用界的研究热点之一。

目前，从我国乃至各国的半导体芯片生产的情况看，设备更新和产品升级的速度非常快，生产线的调度方法研究远远跟不上其实际发展的需要。在半导体可重入生产线上，以最小最大延误（Lmax）为衡量目标的批处理机生产过程调度中，常规调度方法是：当批处理机空闲可用时，对批处理机前的缓冲器里的不同阶段产品族的工件按一定规则组批，所组的批再按以最小最大延误为衡量目标的最优排序和调度排序中优先级最高的批分配到空闲可用的批处理机。但是随着批处理机前的缓冲器里的工件数量的不断增加，所组的批数量也相应增加，致使以最小最大延误为衡量目标调度问题的规模增大，求解问题的难度增加，使得求解时间变长而影响批调度算法的时间复杂度和解的精度。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的技术问题，提供一种用于可重入生产线的基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，克服了具有可重入特性的半导体芯片生产线的批处理机动态实时调度过程中，随着批处理机前的缓冲器里的工件数量的不断增加，所组的批数量也相应增加，致使以最小最大延误为衡量目标调度问题的规模增大，求解问题的难度增加，使得求解时间变长而影响批调度算法的时间复杂度和解的精度。

本发明具体解决其技术问题所采用的技术解决方案是：

一种基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，先以可重入批处理机前的缓冲器里不同产品族为研究对象，再以优先权最高的产品族中工件为研究对象，要求批处理设备上加工的多产品族不能混合组批、产品具有不同到达时间，每当所研究的可重入的批处理机出现空闲可用时，实施基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，通过滚动时域策略完成所规定的整个实时调度。主要术语解释：“最大延误”是指所有研究的产品族或工件相对交货期被延误的最差情况，令C_i表示第i个所有研究的产品族或工件完工时间，d_i表示第i个所有研究的产品族或工件交货期，L_i表示第i个所有研究的产品族或工件的延误，有L_i=C_i-d_i，Lmax表示所有L_i中最大值，令总共有n个研究对象，即Lmax=max{L_i|i=1, 2,.., n}；“满批规则”是指进行工件组批时，除最后一个批中的工件数量大于或等于批的最小容量外，其余各批中工件数量必须等于批的最大容量；“最大满批数量优先规则”是指所有的产品族优先按在满批规则下计算出的批数量的不减原则进行排序；“最大重入次数优先规则”是指在最大满批数量优先规则实施中出现按在满批规则下计算出的批数量相等时，按在产品族重入次数的不减原则进行排序；“最早工期优先规则”是指优先级别最高的产品族中的工件按其工期不减原则排序，若出现工期相等时，按先来先服务原则排序；“调度终止条件”是总计划生产过程在滚动时域策略下完成调度周期任务。

上述基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，包括步骤如下：

步骤1，产生触发事件：一台可重入批处理机处于空闲可用状态；

步骤2，根据可重入批处理机前的缓冲期里的不同产品族的工件数量信息，基于“最大满批数量优先规则”和“最大重入次数优先规则”对批处理机前缓冲器里的产品族工件排序，即首先按“满批规则”计算每个产品族中批数量，优先按“最大满批数量优先规则”对产品族排序，当出现产品族中批数量相等时，再按“最大重入次数优先规则”排序； 

步骤3，根据步骤2的产品族的排序结果，选取优先权最高的产品族；

步骤4，对优先权最高的产品族中的工件，基于“最早工期优先规则” 排序；

步骤5，根据步骤4的工件排序结果，基于“满批规则”组建该排序工件的第一个批；

步骤6，将步骤5组建的第一个批的工件分配到步骤1的空闲可用的批处理机；

步骤7，“调度终止条件”判断：如果不符合“调度终止条件”，根据滚动时域策略，跳转到步骤1，否则往下执行； 

步骤8，基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法终止。

本发明的有益效果是，采用一种用于可重入生产线的基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，将通用的批处理调度模型“单处理机|不同工件j到达时间，批调度，可重入，产品族之间不能混合组批|最小最大延误目标”（即：）分解成模型“单处理机|批调度，可重入，产品族之间不能混合组批|最小最大延误目标”（即：）和模型“单处理机|不同工件j到达时间，产品族f中所有工件j加工时间相同|最小最大延误目标”（即：），利用“满批规则”，“最大满批数量优先规则”，“最大重入次数优先规则”，和“最早工期优先规则”分步骤实施，在滚动时域策略下完成实施全部调度周期任务。本发明不需要实施通用情况下的不同产品族中工件常规的组批和批排序，直接面向产品族排序，在保证解的较高精度情况下极大地降低算法的时间复杂度，而且都是精确算法实现可重入下批处理机的实时最优调度，满足半导体行业最小最大延误目标生产需求，它概念简单，实现方便。

附图说明

图1为本发明基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法的算法流程图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明专利作进一步地说明：

本发明所提供的基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，先以可重入批处理机前的缓冲器里不同产品族为研究对象，再以优先权最高的产品族中工件为研究对象，要求批处理设备上加工的多产品族不能混合组批、产品具有不同到达时间，每当所研究的可重入的批处理机出现空闲可用时，实施基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法，通过滚动时域策略完成所规定的整个实时调度。

参考图1，是基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法的算法流程图，将常规的批处理调度模型“单处理机|不同到达时间，批调度，可重入，产品族之间不能混合组批|最小最大延误目标”（即：）分解成模型“单处理机|批调度，可重入，产品族之间不能混合组批|最小最大延误目标”（即：）和模型“单处理机|不同到达时间，产品加工时间相同|最小最大延误目标”（即：），利用“满批规则”，“最大满批数量优先规则”，“最大重入次数优先规则”和“最早工期优先规则”等分步骤实施，在滚动时域策略下完成实施全部调度周期任务。基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法的具体流程如下：

步骤1，产生触发事件：一台可重入批处理机处于空闲可用状态；

步骤2，根据可重入批处理机前的缓冲期里的不同产品族的工件数量信息，基于“最大满批数量优先规则”和“最大重入次数优先规则”对批处理机前缓冲器里的产品族工件排序，即首先按“满批规则”计算每个产品族中批数量，优先按“最大满批数量优先规则”对产品族排序，当出现产品族中批数量相等时，再按“最大重入次数优先规则”排序； 

步骤3，根据步骤2的产品族的排序结果，选取优先权最高的产品族；

步骤4，对优先权最高的产品族中的工件，基于“最早工期优先规则” 排序；

步骤5，根据步骤4的工件排序结果，基于“满批规则”组建该排序工件的第一个批；

步骤6，将步骤5组建的第一个批的工件分配到步骤1的空闲可用的批处理机；

步骤7，“调度终止条件”判断：如果不符合“调度终止条件”，根据滚动时域策略，跳转到步骤1，否则往下执行； 

步骤8，基于产品族排序实现最小最大延误的批调度方法终止。