混合蚁群算法优化并行批处理机组批与调度：实例分析与有效性验证

本文主要探讨了在晶圆制造系统中应用混合蚁群算法求解并行批处理机的组批与调度问题。晶圆制造系统中的批处理机由于加工时间较长，其调度策略对于整体生产效率有着至关重要的影响。传统的批处理机调度通常涉及两个阶段：组批和批次调度。在组批阶段，由于工件的动态到达特性，使得任务的合理分组成为一个挑战。 为解决这个问题，研究者提出了一个混合型蚁群算法（Hybrid Ant Colony Optimization, HACO）。蚁群算法以其全局并行搜索的优势，在面对动态工件流时，能够有效地寻找最优的组批方案。该算法通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，不断调整工件的组合，以达到最小化工件总拖期的目标。同时，在批次调度阶段，研究人员采用了Bathtub Arrival Time Clustering (BATC)算法，进一步优化批次分配。 文章的核心贡献在于将这两种优化方法结合起来，旨在提高多产品并行批处理机的调度性能。通过实例仿真，作者对提出的HACO算法进行了深入的性能分析、评估和与其他调度方法的对比。实验结果显示，新算法在处理动态到达的工件流时，能有效地找到最小拖期的组批和批次安排，证明了其在实际应用中的有效性和实用性。 这篇论文不仅阐述了晶圆制造系统中批处理机调度问题的重要性，还详细介绍了混合蚁群算法在其中的应用，以及如何通过这种算法优化组批和批次决策过程。这对于理解和改进工业生产环境下的优化策略具有重要的理论价值和实践指导意义。