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第1章 概述1

1.1 半导体制造系统优化研究背景3

1.2 半导体制造系统优化研究意义4

1.3 半导体生产研究国内外现状6

1.3.1 生产计划与调度研究现状6

1.3.2 动态调度的研究现状15

1.4 半导体生产研究发展趋势23

第2章 半导体生产工艺与制造流程概述26

2.1 半导体制造工艺简介26

2.2 半导体封装测试制造工艺介绍27

2.3 封装测试生产线特点30

2.4 半导体封装测试生产加工任务、资源及数学描述32

第3章 半导体封装测试生产计划与调度协同性体系结构38

3.1 半导体制造系统体系结构38

3.1.1 制造系统体系结构分类38

3.1.2 基于多智能体的混合式体系结构设计方法40

3.1.3 半导体封装测试生产计划与调度协同性问题描述44

3.2 基于多智能体的半导体封装测试协同生产混合体系框架47

3.2.1 构建基于多智能体的封装测试生产管理混合控制体系结构框架48

3.2.2 混合体系结构中各Agent属性及功能描述49

3.2.3 组件Agent内部结构及功能50

3.3 体系结构中Agent之间数据和功能逻辑关系52

第4章 半导体封装测试分布式生产计划协同优化55

4.1 分布式多工厂协同生产计划分配流程55

4.1.1 长期能力计划（战略层计划）56

4.1.2 管理层计划（中期生产计划）57

4.1.3 作业层计划58

4.2 基于多智能体的多工厂协同生产计划模型61

4.2.1 协同生产计划模型前提假设61

4.2.2 基于改进合同网协议的多智能体生产计划协商模型62

4.3 基于启发式算法的产能平衡智能体投标值优化66

4.3.1 产能平衡的优化目标函数确定70

4.3.2 基于启发式算法的投标值优化求解73

4.3.3 实例应用73

第5章 半导体封装测试生产计划与调度协同性优化理论77

5.1 大规模定制下的面向订单装配（ATO）模式应用77

5.1.1 大规模定制生产概述77

5.1.2 ATO模式下动态塔调度问题分析83

5.2 动态调度与实时订单多智能体协同模型84

5.2.1 符号与假设84

5.2.2 半成品延迟分化（SFGDD）模型设计86

5.3 模型优化参数设定和多智能体间功能模块划分与关系讨论88

5.3.1 SFGDD协同优化参数设定88

5.3.2 多智能体间功能模块划分与关系讨论89

5.4 基于对策论的多Agent协商机制91

5.4.1 基于对策论的多Agent协商六元组概念定义93

5.4.2 基于对策论的多Agent协商机制建立94

5.5 纳什均衡理论下赢得函数建立96

5.5.1 纳什平衡稳定性讨论96

5.5.2 基于惩罚指数函数的赢得函数97

5.6 多智能体遗传算法纳什平衡寻优98

5.6.1 启发式编码设计99

5.6.2 启发式遗传算法流程设计99

第6章 半导体封装测试调度方法优化理论及技术103

6.1 概述103

6.2 基于遗传基因算法的生产调度方法104

6.2.1 遗传算法的基本原理105

6.2.2 遗传操作符105

6.2.3 遗传算法的特点106

6.2.4 生产调度中采用的遗传算子107

6.3 基于粒子群算法的调度方法110

6.3.1 标准粒子群算法及特点110

6.3.2 标准粒子算法110

6.3.3 算法特点111

6.3.4 粒子群算法对半导体生产调度求解的重要步骤112

6.4 基于智能体算法的调度方法116

6.4.1 人工智能及多智能体技术基本理论116

6.4.2 Multi-Agent技术在生产调度中的建模119

6.4.3 Multi-Agent技术在生产调度中的应用125

6.5 基于仿真的生产调度方法128

6.5.1 仿真数据库的建立129

6.5.2 基于事件的面向对象的技术130

6.5.3 仿真系统流程设计132

6.5.4 仿真关键参数和未来事件的设计134

6.5.5 生产线仿真初始数据获取135

第7章 基于JADE的系统平台开发138

7.1 基于JADE的平台开发环境介绍138

7.2 系统软件体系架构设计145

7.2.1 面向智能体的设计方法145

7.2.2 系统开发环境146

7.2.3 软件体系架构147

7.3 仿真系统设计与功能界面148

7.3.1 多工厂环境下生产计划协同交互平台148

7.3.2 生产计划与调度协同交互平台152

参考文献157

后记173