基于強化學習的晶圓爐管區(qū)設備維護調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化方法

摘要： 針對晶圓爐管區(qū)加工過程中晶圓動態(tài)到達、不同工藝類型晶圓不相容和設備預測性維護等問題，以最小化最大完工時間和總拖期為目標，考慮爐管區(qū)組批、設備維護選擇和批次排序，構建爐管區(qū)設備維護-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化的數(shù)學模型。提出基于多目標近端策略優(yōu)化(MPPO)強化學習的實時調(diào)度優(yōu)化方法。設計組批智能體，根據(jù)動態(tài)到達的晶圓信息，實現(xiàn)相同工藝類型晶圓的組批；設計設備智能體，根據(jù)設備的預維護區(qū)間，提出... （共10頁）