[发明专利]用于辅助优化工艺的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种用于辅助优化工艺的方法，其特征在于，所述方法包括：

获得条件参数空间和优化目标，其中，所述条件参数空间包括工艺条件参数的多组取值；

对所述条件参数空间进行采样，得到多个采样条件点，其中，所述工艺条件参数的一组取值表示一个采样条件点；

通过预设模型预测多个所述采样条件点，得到每个所述采样条件点的优化目标的估计；

通过预设采集函数处理每个所述采样条件点的优化目标的估计，从所述多个采样条件点中确定推荐条件点；以及

输出所述推荐条件点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设模型预测多个所述采样条件点之前，所述方法还包括：

获得初始训练样本，所述初始训练样本包括预先获取的历史条件点和所述历史条件点对应的所述优化目标的目标值，所述历史条件点包括所述工艺条件参数的历史参数取值；

通过所述初始训练样本训练初始模型，得到所述预设模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述初始训练样本训练初始模型之前，所述方法还包括以下操作中的至少一种：

校验所述条件参数空间的设置是否正确；

校验所述初始训练样本的所述工艺条件参数的历史参数取值是否位于所述条件参数空间内；

校验优化参数配置是否适配于所述初始模型的要求，所述优化参数配置包括预设采集函数的选择、采样条件点数量、推荐条件点数量、随机数种子中的一种或多种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设采集函数处理每个所述采样条件点的优化目标的估计，从所述多个采样条件点中确定推荐条件点，包括：

利用预设采集函数对每个所述采样条件点的优化目标的估计进行评价，得到每个所述采样条件点的评价结果；

将所述评价结果满足第一预设条件的采样条件点确定为推荐条件点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过预设模型预测多个所述采样条件点，得到每个所述采样条件点的优化目标的估计，包括：

通过预设模型预测多个所述采样条件点，得到每个所述采样条件点的优化目标的均值和标准差；

所述利用预设采集函数对每个所述采样条件点的优化目标的估计进行评价，得到每个所述采样条件点的评价结果，包括：

利用预设采集函数EI对每个所述采样条件点的优化目标的均值和标准差计算EI值，得到每个所述采样条件点的EI值。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述推荐条件点对应的所述优化目标的目标估计值；

选取所述目标估计值满足第二预设条件的推荐条件点作为候选条件点；

输出所述候选条件点。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述推荐条件点对应的所述优化目标的目标值；

检测所述推荐条件点的目标值是否达到预期值；

若所述推荐条件点的目标值均未达到所述预期值，利用所述推荐条件点以及所述推荐条件点的目标值更新所述预设模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述推荐条件点以及所述推荐条件点的目标值更新所述预设模型之前，所述方法还包括：

获取空间调整策略；

根据所述空间调整策略调整所述条件参数空间。