基于粒子群优化算法的半导体制造系统多目标优化问题——生产计划与能力计划

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1、上海交通大学硕士论文第一章绪论1.1半导体制造系统概述20世纪80年代末90年代初，美国的库玛教授针对半导体，胶卷等行业的生产特点，提出了一类多重入复杂制造系统的概念，并将其列为有别与Flow-shop和Job-shop的第三类生产制造系统。半导体制造系统作为这一类制造系统的典型代表，其生产计划与调度问题具有大规模，不确定，多目标等综合复杂性。半导体制造是一个流程高度复杂，资金高度密集的加工过程，相对于其它制造业来说，其产品种类繁多，工序复杂，对设备的利用率要求较高，因而生产优化也较为复杂。一般半导体企业生产的产品种类繁多，加工步骤多达好几十步，这些产品一般

2、又是同时混合加工，因此产品加工流程路线就显得极其复杂。机器设备的性能差别也较大，不同的产品可能需要不同的加工设备，或者有些产品的加工可在多种不同的机器上进行。此外，机器的生产能力对产品混合非常敏感，例如同一台机器加工产品A的速率可能与加工产品B的速率相差很大。另外，在半导体制造业中，由于确定所需要的设备数量用以满足预测产品需求的生产是一个非常困难的过程，生产能力对于混合产品的生产比较敏感，预测出来的客户需求总是不确定的，而购买设备一般需要比较长的交付周期和昂贵的费用。以上因素，决定了半导体制造系统生产计划与能力计划问题是一个非常复杂的问题。传统的半导体生产计

3、划和能力计划制定过程主要采用电子表格配合手工操作的方法来实现，这种方法因为需要不断调整和反复试验，所以不能实现资源的优化，而且涉及人工操作，耗费的时间长，容易出错。随着数学优化理论和计算机技术的发展，许多半导体厂家利用线性规划来对生产计划和能力计划建立模型，然后应用能够求解大规模线性规划和混合整数规划的专门优化解算器（如ILOGCPLEX）[1]来获得比较满意的解。虽然与电子表格法比较，线性规划法具有效率高，求解更有效等优点，但是它只能求解单目标问题，而半导体制造企业中的实际生产计划和能力计划问题却是一个多目标优化问题。1上海交通大学硕士论文1.2粒子群优化

4、算法与多目标粒子群优化算法进化算法已被用于解决复杂的单目标和多目标优化问题，Kennedy和Eberhart在1995年又提出一类新的优化算法——粒子群优化算法[2]（PSO:ParticleSwarmOptimization），这种新算法启发于鸟类、虫、鱼群等物种的群体捕食行为。总的来说，粒子群算法通过朝全局最优个体和个体最优位置移动实现个体进化，它在粒子进化过程中保持了搜索和收敛的平衡。由于粒子群算法简单有效，随后迅速得到了广泛的关注，另外，因为粒子群算法和进化算法在结构上有很多相似性（例如，种群搜索最优面以及群内个体的信息共享等方面），所以扩展粒子群算

5、法解决多目标优化问题应该是很自然的。目前，解决多目标优化问题的多目标粒子群算法的研究刚刚处于起步阶段，现在主要是将多目标进化算法中已经实现的且比较有效的优化策略直接应用于粒子群算法来实现多目标优化，在这方面，近几年比较有影响的研究成果包括Hu和Eberhart提出的动态邻居PSO算法[3]，S.Mostaghim和J.Teich在他们的算法中应用了一种新的个体极值更新方法[4]，Coello.C等首先提出用外部集合保存非支配粒子集以及一种特别的变异算子[5]，J.E.Alvarez-Benitez等提出在支配一个粒子的外部集合的个体中为该粒子选取它的全局极值

6、[6]，张利彪,周春光,马铭等提出最优解评估选取的算法[7]。多目标粒子群算法很好的继承了简单粒子群算法简单、快速收敛的优点并且解决了多目标进化算法收敛速度慢、易于陷入局部最优解的问题。1.3本文的工作半导体制造系统生产计划与能力计划是典型的多目标优化问题，具有多约束、多变量和不确定性等特点。现有的优化分析方法在理论分析和实际应用方面均存在一定的不足，有待进一步深入、系统化的研究与探讨。在广泛阅读了有关半导体生产计划和能力计划优化模型建立方法和智能搜索算法在多目标优化问题上的应用等文献的基础上，论文提出了相应的研究思路和求解方法。基于多目标优化理论、多目标进

7、化算法和粒子群优化算法，提出了应用粒子群优化算法求解多目标优化问题的策略。提出了考虑最小化需求未满足量和最大化设备利用率的半导体生产计划多目标优化模型及其解算方法。提出了基于场景的多目标随机规划模型来构建不确定市场需求环境下的能力计划问题模型，并用改进的多目标2上海交通大学硕士论文粒子群优化算法求解。本文后续章节安排如下：第二章介绍多目标优化问题的相关概念以及多目标优化方法的发展过程，并介绍了多目标进化算法及其关键理论，为下一章粒子群优化算法求解多目标优化问题提供思路。。第三章将给出粒子群算法的主要算法机理，结合多目标优化理论，给出了粒子群优化算法求解多目标

8、优化问题的策略。第四章分析了半导体生产过程，建立了确