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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2021-12-23
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114462191B
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/04;G06F111/04;G06F111/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种考虑恶化效应和资源分配的芯片制造智能调度方法和系统，通过使用Benders分解法，根据主问题的结构性质设计了启发式算法，并通过将VNS算法和启发式算法相结合的智能算法求解，获得局部最优解。本发明通过设计启发式算法，实现了在中小规模数据下，上述算法能够在较短的时间内快速收敛到近似最优解。同时本过程综合考虑工件、机器以及资源等因素的协同调度，能够为降低企业成本、提高资源利用率提供了思路，给生产管理者提供了决策理论支持。
主权项：1.一种考虑恶化效应和资源分配的芯片制造智能调度方法，建立数学模型，基于Benders分解原理将总问题分解为主问题模型和子问题模型，其特征在于：主问题模型中：输入工件数量为N，平行批机器数量为M，平行批机器的容量为c，资源数量为U；并根据上述参数随机生成工件分配方案的初始解π；优化初始解π，有两个方案供选择，优化时选择其中任一个进行：方案一、使用启发式算法优化初始解π，再使用VNS算法；方案二、将启发式算法作为邻域结构放入VNS算法中，并用改进的VNS算法优化初始解；子问题模型中：将主问题模型优化得到的初始解π带入子问题模型中，求解得到约束条件并加入约束集S及目标值Z；将主问题模型和子问题模型过程依次循环多次，提出的约束过滤挑选多个约束条件加入原主问题中，重新计算，若计算结果不满足终止条件，则返回主问题重新计算；若满足终止条件，则终止流程；输出最终调度方案π和目标值Z。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种考虑恶化效应和资源分配的芯片制造智能调度方法
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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