[發明專利]一種面向并行批處理機動態調度的快速評估方法

有效

• 申請號: 201611149820.2
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN106527381B
• 公開（公告）日: 2019-05-17
• 發明（設計）人: 曹政才;張嘉琦;黃冉;周傳廣;趙婷婷
• 申請（專利權）人: 北京化工大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種面向并行批處理機動態調度的快速評估方法。首先基于復雜大問題分解若干子問題求解思想將批處理機調度問題進行分解；當動態到達工件根據設計的優先級規則確定其加工緊急程度并完成組批階段之后，采用基于一種新編碼機制的共生演化算法迭代搜尋上層批工件分配到并行機的方案的同時確定下層每臺加工機器上的最優加工順序。其次，提取關鍵調度性能特征值，離線訓練具有預估能力的代理模型，利用預測估計值對下層子問題的調度性能進行快速評價，并指導上層子問題不斷優化調整。最后，結合估計評價與真實重評價策略，在線更新代理模型，保持預測效果精度，實現合理時間范圍內機器分配與批工件排序同步優化的目的。

技術領域

本發明屬于半導體生產調度與控制技術領域，涉及一種用于半導體生產線過程中并行批處理機動態調度的快速評估方法。

背景技術

近年來由于復雜半導體制造系統市場產品定制化需求，呈現多品種、小批量生產的特點。批處理機普遍存在于晶圓制造環節中的擴散區和氧化區，同時由于批量加工消耗時間長，常常成為制約整個系統性能的瓶頸工序。因此，實際生產中有效而快速地給出調度決策方案，將會提升系統性能并擴大產能。根據分解思想將復雜大規模問題劃分為若干容易解決的子問題，但這些處在不同層次的子問題之間存在著強耦合關系，通常上層決策作為下層決策的基礎，反過來下層最優決策指導上層決策不斷調整。利用進化算法搜索最優調度解的過程中，由于消耗時間長且容易收斂“早熟”而不能簡單地嵌套使用。為了加快搜索進程，采用代理模型技術估計評價大部分解的性能指標，代替費時的真實評價過程，這樣采用粗評價與精準評價相結合的方式，促進了進化算法快速決策調度方案在實際生產中的應用。

基于模型簡化思想，Tsung-Che Chiang在2013年發表的一篇綜述性文章“Enhancing rule-based scheduling in wafer fabrication facilities byevolutionary algorithms：Review and opportunity”中提出了幾種調度模型簡化求解方式。一種為通過識別機器或階段的瓶頸指標，減少其在仿真模型的數量，從而達到縮短仿真時間的目的；另一種為通過構建計算代價小的代理模型，取代真實耗時的仿真模型，簡化調度性能評價過程。本發明便是沿著后者的思路，從改進調度方案求解方法的角度，在保證較高的解質量前提下，大大降低了進化算法評價環節的計算代價。

運用進化算法獲取復雜半導體制造系統最優調度方案中存在如下問題：(1)進化算法搜索過程中需要大量的適應值評價，計算代價大的問題往往成為制約進化算法充分搜索的瓶頸，考慮降低評價復雜度或減少評價次數。(2)由于分層遞階調度子問題存在相互影響的耦合關系，直接嵌套使用進化算法會造成時間上的不可行性。本發明重點在于處有效地處理評價模型復雜度與時間合理性之間的平衡關系。

發明內容

本發明公開一種半導體制造系統中并行批處理機動態調度的快速評估方法。首先基于復雜問題分解思想將批處理機調度問題分成為批形成和批調度兩階段子問題分別進行求解；其次動態到達工件根據設計的優先級規則確定其加工緊急程度并完成組批之后，采用基于一種新編碼機制的共生演化算法迭代搜索上層批工件分配到并行機的方案，同時確定下層每臺加工機器上的最優排序。再次，根據提取的關鍵調度特征值，離線訓練具有預估能力的代理模型，利用預測估計值快速評價下層子問題的調度性能，指導上層子問題不斷優化調整。最后，采用估計評價與真實重評價相結合的策略，在線更新代理模型，保持預測精度，實現合理時間范圍內機器分配與批工件排序同步優化的目的。利用本發明能夠快速有效地獲取解質量良好的批處理機調度方案，不僅降低了拖期時間指標，而且提高了半導體生產線的整體性能。

為了達到上述目的，本發明采用了以下技術方案。

一種用于半導體生產線中動態批調度方案的快速評估方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：步驟1確定組批方案；步驟2設計批調度編解碼方案；步驟3共生演化計算操作；步驟4適應值快速評價；上述方法中各個步驟的詳細操作過程如下：