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③大学
求解半导体最终测试调度问题的
紧致分布估计算法
HUAU王圣尧,王凌
清华大学自动化系
目录
口研究背景
口问题描述
口分布估计算法(EDA
口求解 SFTSP的紧致EDA
口仿真测试和比较
口总结展望
(
研究背景
口半导体生产流程
口最
进行测试
足會太
(
研究背景
口半导体最终测试调度问题( SFTSP)
测试设备昂贵,数量有限
需要进行有效的调度以提高生产效率
NP难问题
口 SFTSP具有学术价值和应用价值
(
问题描述
口工件数:n;机器数:m
■工件集合:J={J2…J}
机器集合:M={M1、M2…,Mm}
工件小包括n个操作{O1O2…Om}(如功
能测试、预烧、扫描、烘烤、卷带包装、加
载等等)
由于不同产品的性能参数不同、不同工件的测
试步骤和工序数量也不相同
(
问题描述
Testers
Handlers
△△△○⊙◇
Resources
△△△⊙⊙⊙◇◇令
△△△儿Q⊙⊙八◇◇佥
一地M△心
Job Ja
Machine m,
△⊙◇
M.△○◇
数学模型
cTax
∑Fm=bm,v∈Jo∈O,m∈M
Y∈J.o∈o,.m∈M
lg cRn eAPm/
bm=1,v∈J.a∈O
ep+I
Comr≤bom,vj∈J∈O;,m∈M(6
aam,Vj∈J,o∈o
m≤,Wt∈T,n∈1,2,…N1,r∈R
≥0.vj∈J
Cmus2cNy,Yj∈J
∈T1j∈J.a∈O
am=aml,vj∈Je∈0,m∈ML
,“,yN
alem∈1.l,vj∈Ja∈0;,m∈M,(P,l)∈Vm(2
ar=Bmr,Y∈J.o∈0.m∈M
amn∈|o,u,weJj∈J,a∈o,m∈M
∑。m=bm,v∈∈O,m∈M
0≤amr,Pam≤l,v∈T,j∈Jo∈0m∈Mn(24)
分布估计算法
x入8二Xsep:概率模型初始化
34.12
Step2:采样概率模型产生新种群
Step3:选择精英个体更新概率
Steps:选择精英个体
模型参数
28;-:Sp采样产生新种群
求解 SFTSP的cEDA
口编码方式
口解码方式
口概率模型及更新机制
a算法流程
UA UN
(
编码方式
SFTSP
ˇ操作排序问题机器分配问题
Operation sequence vector. Machine assignment vector
2|313
1133
Job j Job J2 Job J3
a操作序列向量:每一位工件号表示该工件的一个操
第k次出现的某个工件号表示该工件的第k个操
作
口机器分配向量:每一位机器号表示相应操作对应的
测试机器
(
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