[发明专利]半导体生产线生产计划的混合智能优化方法

权利要求书

1.一种半导体生产线生产计划的混合智能优化方法，包括以下步骤：

步骤1，采用模糊建模和智能优化的策略建立优化模型；用模糊数来描述由设备故障及故障修复时间不确定所造成的可用产能资源的不确定性，利用可信性规划建立以保持在制品水平均衡为目标，以模糊的能力资源限制为约束条件的生产计划模型；再采用一种结合了模糊模拟、神经网络、人工免疫算法的混合智能算法来求解计划模型，以得到一个可行的、优化的月投料计划；

步骤2，基于产品的交货期紧急度和加工周期长短构造启发式策略，将步骤1的月投料计划进一步细化为日投料计划。

2.按权利1所述的半导体生产线生产计划的混合智能优化方法，所述模糊建模的优化模型为：

minf=Σi=1n(xi1×CTi+WIPonline-i-WIPAVG-i)2+Σt=2TΣi=1n(xit×CTi-WIPAVG-i)2s.t.Cr{Ol+Σi=1nΣj=1mωijlxit-λ~l≤0}≥βlt,t=1;l=1,2,...,LCr{Σi=1nΣj=1mωijlxit-λ~l≤0}≥βlt,t=2,...,T;l=1,2,...,Lxit≥0,i=1,2,...,n;t=1,2,...,T]]>

其中，WIP_AVG-i表示产品i的平均在制品值，CT_i表示产品i的平均加工周期，WIP_online-i表示在计划期初始时刻线上产品i的在制品数；O_l是计划期第1个月中，线上在制品的所有剩余工序对EqpGroup_l产能需求量；为能力资源的模糊量，表示事件“”的可信性测度，β_lt是预设的置信水平；ω_ijl是产品i的工序j对设备组EqpGroup_l的单位能力需求；优化中采用启发式策略，先根据交货期紧急度和产品加工周期长短，算出各产品的“投料先级”，产品i的“投料先级”为：

Priority_i=p1deadline_i-deadline_Mindeadline_Max-deadline_Min+p2(1-Cycletime_i-Cycletime_MinCycletime_Max-Cycletime_Min)]]>

其中，p1、p2是预设的权重因子，且有p1+p2＝1；显然，产品i的投料优先级Pr iority_i越小，其相对紧急度就越高，相应的投产日期就要相对早。