(1)以晶圓在每個(gè)加I模塊上的加工時(shí)問(wèn)作為編碼,將加工時(shí)間作為搜索對(duì)象,通過(guò) P4SMA160A各種啟發(fā)式算法調(diào)整其取值組合,從而得到問(wèn)題的滿意解�；谶@種求解思路的計(jì)算智能算法在計(jì)算時(shí)間上具有一定的優(yōu)勢(shì),但由于加工時(shí)間可以是連續(xù)時(shí)間窗口內(nèi)的任意值,搜索空間非常大,算法容易陷入局部收斂,較難獲得高質(zhì)量的解。

   (2)以機(jī)械手搬運(yùn)作業(yè)序列為編碼,將有限的搬運(yùn)作業(yè)序列作為搜索對(duì)象,通過(guò)不斷調(diào)整搬運(yùn)作業(yè)排序來(lái)獲得問(wèn)題的滿意解。基于這種求解思路的計(jì)算智能算法是將有限的搬運(yùn)作業(yè)排序組合作為問(wèn)題搜索空間,從而大大縮小算法的搜索緯度,但算法很難保證產(chǎn)生個(gè)體的可行性,并且在問(wèn)題建模和個(gè)體優(yōu)劣評(píng)價(jià)上都具有較高復(fù)雜度。該編碼也同樣適合于晶圓調(diào)度序列。

   現(xiàn)有文獻(xiàn)提出的各種調(diào)度方法,大部分都基于線性規(guī)劃和分支定界等隱枚舉方法。由于調(diào)度問(wèn)題具有NP-hard特性,部分文獻(xiàn)研究遺傳算法、模擬退火等傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法在大規(guī)模調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用。但集束型裝備結(jié)構(gòu)和晶圓流模式的日益復(fù)雜化,要求有更加智

能和通用的調(diào)度優(yōu)化方法。融合調(diào)度問(wèn)題結(jié)構(gòu)特征信息的新型智能優(yōu)化算法,如量子進(jìn)化算法、混沌搜索技術(shù)、約束滿足優(yōu)化技術(shù)及結(jié)合多種智能算法優(yōu)勢(shì)的混合算法,將是今后的研究方向之一。