复合规则与支持向量机在半导体生产动态调度中的应用

"这篇研究论文探讨了基于复合规则的半导体生产线动态调度方法，通过结合多种因素构建优化的调度规则，并利用支持向量回归（SVR）进行动态调度，以提升生产性能。" 半导体制造业是一个复杂而动态的系统，涉及到众多约束条件，如设备可用性、工艺流程、交货期等。在这样的环境中，有效的调度策略对于提高生产效率、降低成本至关重要。传统的调度方法往往基于启发式规则，但这些规则可能无法充分考虑所有关键因素。本文提出了一种新的复合规则，该规则综合了各种因素，通过响应面方法（Response Surface Methodology, RSM）对不同生产状态下的参数进行优化，以适应半导体制造系统的多样性。 支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种机器学习技术，常用于非线性预测和数据分析。在本研究中，SVR被用来实现动态调度，它可以根据半导体生产线的实时状态动态获取最优的复合调度规则，从而优化生产性能。这一方法的优势在于能够实时调整调度策略，以应对生产线上的变化和不确定性。 论文的主要贡献在于设计了一个动态调度框架，该框架结合了复合规则和SVR，以适应半导体制造的动态特性。通过对真实半导体制造环境的测试，验证了该方法在生产性能优化方面的有效性。关键词包括动态调度、半导体制造、复合规则以及支持向量回归，这表明研究集中在如何通过智能算法改进半导体制造的决策过程。 论文的其余部分可能详细介绍了复合规则的设计细节、SVR模型的建立过程、实验设置、结果分析以及与其他调度方法的比较。这些内容有助于读者深入理解提出的动态调度策略如何在实际应用中发挥作用，以及如何为半导体制造业带来效率提升和成本节约。 这篇论文提供了对半导体制造业调度问题的创新解决方案，通过融合多因素的复合规则和动态的SVR模型，有望推动该领域的理论研究与实践应用。这一研究对于提升半导体制造的灵活性、响应速度和整体性能具有重要意义。