-
公开(公告)号：CN105843189A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610219323.9
申请日：2016-04-09
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/20 , Y02P90/26 , G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明公开一种用于半导体生产线基于简化仿真模型的高效调度规则选择方法，属于半导体生产调度与控制技术领域；本方法选取能够表征仿真模型中设备重要程度的关键特征及相关数据并进行数据预处理；采用选择性聚类集成算法将模型中的设备按照设备重要程度分为重要设备、普通设备和非重要设备；根据聚类结果从仿真模型中删除非重要设备，建立简化的仿真模型并采用一种闭环修正结构保证简化模型的精确度；在某一调度时刻，分别以准时交货率和产出量为调度目标，利用简化的仿真模型对调度规则集中的调度规则进行快速评价，获得最优调度规则。利用本发明能够快速为复杂的半导体生产过程选择最优的调度规则，改善半导体生产线的性能。
-
公开(公告)号：CN105843189B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610219323.9
申请日：2016-04-09
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种用于半导体生产线基于简化仿真模型的高效调度规则选择方法，属于半导体生产调度与控制技术领域；本方法选取能够表征仿真模型中设备重要程度的关键特征及相关数据并进行数据预处理；采用选择性聚类集成算法将模型中的设备按照设备重要程度分为重要设备、普通设备和非重要设备；根据聚类结果从仿真模型中删除非重要设备，建立简化的仿真模型并采用一种闭环修正结构保证简化模型的精确度；在某一调度时刻，分别以准时交货率和产出量为调度目标，利用简化的仿真模型对调度规则集中的调度规则进行快速评价，获得最优调度规则。利用本发明能够快速为复杂的半导体生产过程选择最优的调度规则，改善半导体生产线的性能。
-
公开(公告)号：CN106527381A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611149820.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , Y02P90/20 , Y02P90/265 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公开了一种面向并行批处理机动态调度的快速评估方法。首先基于复杂大问题分解若干子问题求解思想将批处理机调度问题进行分解；当动态到达工件根据设计的优先级规则确定其加工紧急程度并完成组批阶段之后，采用基于一种新编码机制的共生演化算法迭代搜寻上层批工件分配到并行机的方案的同时确定下层每台加工机器上的最优加工顺序。其次，提取关键调度性能特征值，离线训练具有预估能力的代理模型，利用预测估计值对下层子问题的调度性能进行快速评价，并指导上层子问题不断优化调整。最后，结合估计评价与真实重评价策略，在线更新代理模型，保持预测效果精度，实现合理时间范围内机器分配与批工件排序同步优化的目的。
-
公开(公告)号：CN106527381B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201611149820.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京化工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种面向并行批处理机动态调度的快速评估方法。首先基于复杂大问题分解若干子问题求解思想将批处理机调度问题进行分解；当动态到达工件根据设计的优先级规则确定其加工紧急程度并完成组批阶段之后，采用基于一种新编码机制的共生演化算法迭代搜寻上层批工件分配到并行机的方案的同时确定下层每台加工机器上的最优加工顺序。其次，提取关键调度性能特征值，离线训练具有预估能力的代理模型，利用预测估计值对下层子问题的调度性能进行快速评价，并指导上层子问题不断优化调整。最后，结合估计评价与真实重评价策略，在线更新代理模型，保持预测效果精度，实现合理时间范围内机器分配与批工件排序同步优化的目的。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
