半导体黄光区调度问题研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.068

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (36): 234-236.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.068

半导体黄光区调度问题研究

马慧民^1,2,许圣良¹,叶春明²

1.上海电机学院经济管理学院，上海 200245
2.上海理工大学管理学院，上海 200093

收稿日期:2008-08-28 修回日期:2008-10-27 出版日期:2008-12-21 发布日期:2008-12-21
通讯作者: 马慧民

Research on semiconductor photolithography scheduling problem

MA Hui-min^1,2,XU Sheng-liang¹,YE Chun-ming²

1.Business School，Shanghai Dianji University，Shanghai 200245，China
2.Business School，University of Shanghai for Science & Technology，Shanghai 200093，China

Received:2008-08-28 Revised:2008-10-27 Online:2008-12-21 Published:2008-12-21
Contact: MA Hui-min

摘要/Abstract

摘要： 对半导体黄光区调度问题进行了研究，建立了半导体黄光区调度的数学模型，分别提出了用于求解该问题的启发式方法和粒子群算法方案，阐明了两种算法方案的具体实现过程。通过对仿真实例进行计算和结果比较，表明了粒子群算法优于启发式方法，取得了不错的优化效果。

关键词: 半导体黄光区, 粒子群算法, 调度

Abstract: The problem of semiconductor photo area scheduling was studied.The model of semiconductor photo area scheduling was put forward and the method based on binary Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm was proposed to solve this problem.The detailed realization of the method was illustrated.The example was computed.By comparison of the result，it can be found that the PSO is available and effective to solve the semiconductor photo area scheduling problem.

Key words: semiconductor photo area, Particle Swarm Optimization（PSO）, scheduling

马慧民^1,2,许圣良¹,叶春明². 半导体黄光区调度问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(36): 234-236.

MA Hui-min^1,2,XU Sheng-liang¹,YE Chun-ming². Research on semiconductor photolithography scheduling problem[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(36): 234-236.

[1]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[2]	谢锐强，张惠珍. 求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 251-256.
[3]	李静星，杨有龙. 针对高维数据的马尔科夫毯特征选择[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 58-66.
[4]	朱佳莹，高茂庭. 融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 267-273.
[5]	张驰，王宇新，冯振，郭禾. 双层虚拟化云架构下任务调度能耗优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 103-111.
[6]	许德刚，李凡，王露，郭奕欣，邢奎杰，梁腾翔. 优化烟花算法在医疗物资应急调度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 249-258.
[7]	王嘉月，史立. 考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 283-289.
[8]	李宝帅，叶春明. 深度强化学习算法求解作业车间调度问题[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 248-254.
[9]	林炜星，王宇嘉，陈万芬，梁海娜. 基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 199-207.
[10]	曹立佳，刘洋. 制造车间自动导引车调度新进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 59-67.
[11]	田倬璟，黄震春，张益农. 云计算环境任务调度方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 1-11.
[12]	周亚民，杨勇生，仲美稣，王宇生，许学谦. 自动化码头堆场穿越式双ASC调度[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 251-256.
[13]	石宇强，田永政，张雨琦，石小秋. 运用含复杂网络结构的多种群遗传算法求解FJSP[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 257-266.
[14]	代江涛，韩晓龙. 考虑作业状态能耗的集装箱码头设备协调调度[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(19): 290-298.
[15]	李荣，贺兴时，杨新社. 基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 258-268.

半导体黄光区调度问题研究

Research on semiconductor photolithography scheduling problem

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics