| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 半导体制造背景介绍 | 第12-13页 |
| 1.2 半导体产能管理决策问题的研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3 半导体产能管理决策问题的研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 国内外研究现状及分析 | 第20-39页 |
| 2.1 半导体生产中的产能管理决策 | 第20-24页 |
| 2.2 随机优化算法 | 第24-33页 |
| 2.2.1 L型算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 拉格朗日松弛分解算法与次梯度法 | 第25-28页 |
| 2.2.3 随机优化中的加速求解技术 | 第28-29页 |
| 2.2.4 可替代的次梯度算法 | 第29-30页 |
| 2.2.5 随机优化中的连续型随机变量处理方法 | 第30-33页 |
| 2.3 柔性与流程柔性 | 第33-39页 |
| 2.3.1 柔性及柔性制造系统 | 第33-34页 |
| 2.3.2 流程柔性 | 第34-39页 |
| 第3章 产能管理决策问题特征及研究方法概述 | 第39-68页 |
| 3.1 半导体产能管理决策问题特征的深入挖掘 | 第39-42页 |
| 3.2 流程柔性与随机优化研究方法的选择原因 | 第42-53页 |
| 3.2.1 选择柔性理论与随机优化方法研究问题的原因 | 第42-44页 |
| 3.2.2 与以往研究文献在流程柔性理论上的不同点 | 第44-48页 |
| 3.2.3 与以往研究文献在数学规划方法上的不同点 | 第48-49页 |
| 3.2.4 常用随机优化算法及选择 | 第49-53页 |
| 3.3 流程柔性与随机优化算法中的基本理论 | 第53-67页 |
| 3.3.1 流程柔性理论中的“长链” | 第53-57页 |
| 3.3.2 拉格朗日对偶解的有效性 | 第57-59页 |
| 3.3.3 可替代的次梯度算法的求解高效性及收敛性缺陷 | 第59-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 产能损失下的流程柔性理论研究 | 第68-100页 |
| 4.1 研究背景与贡献 | 第68-70页 |
| 4.2 不考虑产能损失的柔性配置结构 | 第70-72页 |
| 4.3 产能损失下的配置结构—2阶配置结构 | 第72-87页 |
| 4.3.1 配置结构定义及符号表示 | 第73-75页 |
| 4.3.2 开链绩效的表达及不确定性因素的简化 | 第75-77页 |
| 4.3.3 产能损失下的闭链 | 第77-80页 |
| 4.3.4 产能损失下的开链 | 第80-82页 |
| 4.3.5 多短链结构 | 第82-83页 |
| 4.3.6 产能损失下的开链与修正的开链的绩效差及其性质 | 第83-85页 |
| 4.3.7 二阶配置结构中的最优结构：条件及性质 | 第85-87页 |
| 4.4 产能损失下的配置结构—非2阶配置结构 | 第87-93页 |
| 4.4.1 简单的“闭链—单一链”结构 | 第88-90页 |
| 4.4.2 “闭链—开链”结构 | 第90-92页 |
| 4.4.3 联通链中的最优结构 | 第92-93页 |
| 4.5 产能损失及成本限制下的最优结构 | 第93-96页 |
| 4.6 基于启发式算法的非对称系统柔性结构获取 | 第96-99页 |
| 4.7 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 产能管理决策问题研究—基于随机优化的角度 | 第100-126页 |
| 5.1 半导体产能管理决策问题的随机优化模型 | 第100-103页 |
| 5.2 子问题求解算法 | 第103-109页 |
| 5.3 可替代的次梯度算法 | 第109-111页 |
| 5.4 推导可行性解的启发式算法 | 第111-113页 |
| 5.5 算法的终止条件 | 第113-114页 |
| 5.6 简化的可替代次梯度算法及其提供的上界 | 第114-116页 |
| 5.7 数值实验 | 第116-124页 |
| 5.8 本章小结 | 第124-126页 |
| 第6章 结论与展望 | 第126-129页 |
| 6.1 主要结论 | 第126-127页 |
| 6.2 研究展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 附录A 不同分布下的结构绩效与边缘收益 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140-142页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第142-143页 |
