基于模糊规则的半导体生产线队列排序算法

• 论文 •

基于模糊规则的半导体生产线队列排序算法

王令群，郑应平，潘石柱

同济大学控制科学与工程系，上海 200092

收稿日期:2004-11-02 修回日期:2004-12-21 出版日期:2006-02-15 发布日期:2006-02-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（20002CB312202-03，60374005，60343002）

New algorithm for VLSI production sequencing problems based on fuzzy rule

WANG Ling-qun, ZHENG Ying-ping, PAN Shi-zhu

Dep. of Control Sci. & Eng., Tongji Univ., Shanghai 200092, China

Received:2004-11-02 Revised:2004-12-21 Online:2006-02-15 Published:2006-02-25
Supported by:
Project supported by the National Natural Science Foundation，China(No.20002CB312202-03，60374005，60343002).

摘要/Abstract

摘要： 为提高芯片的成品率、按期交货率和机器利用率，以及减少平均加工时间，提出了一种工件排序的算法。在该算法中，为提高机器利用率和减少工件平均加工时间，采用了通过排序减少瓶颈机器切换时间的方法；为提高芯片的成品率，引入一时限参数，避免工件在加工过程中因在空气中暴露时间过长而氧化作废；为确保按期交货，在调度过程中运用模糊规则方法确定工件在队列中的具体位置。实验表明，该算法可明显提高产品的成品率，其总体性能优于其他常用算法。

关键词: 半导体生产线, 多目标, 模糊规则

Abstract: In order to improve finished products rate of chips, on-time consignment rate, machines utilization rate and to reduce average production time, a jobs-queue algorithm was presented. With this algorithm, switch time among bottleneck machines were reduced by queuing so as to increase machine utilization rate and reduce average production time. To improve finished products rate of chips, a parameter was introduced to ensure that the jobs would not be oxidized to damage due to long time exposure in air during production. And delivery time was ensured through defining specific location of the job in the queue by fuzzy rules. Experimental results indicated that finished products rate could be dramatically improved and the algorithm exceeded other methods in overall performance.

Key words: semiconductor manufacturing line, multi-object, fuzzy rule

中图分类号:

TP273.4

王令群，郑应平，潘石柱. 基于模糊规则的半导体生产线队列排序算法[J]. .

WANG Ling-qun, ZHENG Ying-ping, PAN Shi-zhu. New algorithm for VLSI production sequencing problems based on fuzzy rule[J]. .

[1]	陈志远,伍章俊,童珊珊,刘晓. 基于改进双归档进化算法的多目标动态软件项目调度[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(9): 2565-2574.
[2]	秦旋,房子涵,张赵鑫. 考虑资源约束的预制构件多目标生产调度优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2248-2259.
[3]	顾九春,姜天华,朱惠琦. 多目标离散灰狼优化算法求解作业车间节能调度问题[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2295-2306.
[4]	刘晶,张喆语,董志红,季海鹏. 基于工业物联网的区块链多目标优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2382-2392.
[5]	冯国奇,崔东亮,代学武,俞胜平. 数据视角下神经网络增量学习支持的涡轮盘多目标优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2393-2404.
[6]	李林林,刘东梅,王显鹏. 基于改进MOEA/D的多目标置换流水车间调度问题[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 1929-1940.
[7]	张建侠,宋明顺,方兴华,邓钰佳. 基于Kriging模型的多目标代理优化算法及其收敛性评估[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 2035-2044.
[8]	王文中,张树生,余隋怀,陈登凯. 基于解构·重构思维的潜水器舱室布局优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 2045-2052.
[9]	蒋晋,张则强,谢梦柯,蔡宁. 空间约束下多目标拆卸线平衡问题的改进狼群算法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1569-1581.
[10]	段建国,李豪晨,张青雷. 面向绿色制造的半组合式船用曲轴结构件生产车间多目标调度优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1714-1727.
[11]	胡金昌,刘紫薇,马文凯,吴耀华. 考虑学习效应的单人作业车间多目标调度算法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(5): 1361-1370.
[12]	吴暖,王诺,于安琪,吴迪. 基于柔性靠泊的港口疏船调度多目标优化及最优解选择[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(5): 1531-1540.
[13]	李敬花,陈俊宗,杨博歆. 海工产品分段建造中日程计划优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 770-786.
[14]	杨小明,徐子奇,金雯,舒帆. 复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 933-942.
[15]	蹇洁,郭雨,姜林,苏加福. 基于多目标优化的绿色供应链博弈模型及利润共享契约[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 943-953.