半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究

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半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究

马慧民，叶春明

1.上海理工大学管理学院，上海200093；2.上海电机学院经济管理学院，上海200245

出版日期:2007-06-15 发布日期:2007-06-25

Particle swarm optimization algorithm for batch scheduling in semiconductor furnace operation

MA Huimin, YE Chunming

1.Business School, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai200093, China;2.Business School, Shanghai Dianji University, Shanghai200245, China

Online:2007-06-15 Published:2007-06-25

摘要/Abstract

摘要： 为改善粒子群算法对大规模问题求解的性能，提出了一种基于文化进化的并行粒子群算法，详细阐述了该算法的原理和具体实施方案。针对半导体炉管区批调度问题，设计了双层粒子群算法，外层应用基于文化进化的并行粒子群算法进行批量计划问题的求解，内层采用传统的粒子群算法求解调度问题。通过对其他文献中的仿真实例进行计算和结果比较表明，该算法优于文献中的启发式算法和蚂蚁算法。

关键词: 批调度, 半导体炉管区, 粒子群优化算法, 文化进化

Abstract: A Parallel Particle Swarm Optimization algorithm based on Cultural Evolution (PPSOCE) was proposed to improve the performance of particle swarm optimization algorithm in application to largescale problem. Principles and the implementation steps of the algorithm were discussed in detail. The twolevel particle swarm optimization algorithm was designed for batch size decisionmaking in semiconductor wafer fabrication. The first level applied PPSOCE to lot sizing problem, and the second level applied traditional particle swarm optimization to scheduling problem. By computing the instance of other literature and comparing the results, it revealed that the proposed algorithm was superior to ant algorithm and heuristic algorithm in the other literature.

Key words: batch scheduling, semiconductor furnace, particle swarm optimization algorithm, cultural evolution

中图分类号:

TP29

马慧民，，叶春明. 半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究[J]. .

MA Huimin，, YE Chunming. Particle swarm optimization algorithm for batch scheduling in semiconductor furnace operation[J]. .

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