| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景意义及来源 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景意义 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 半导体晶圆制造工艺流程 | 第11-13页 |
| 1.3 半导体自动化物料搬运系统 | 第13-14页 |
| 1.3.1 搬运系统简介 | 第13页 |
| 1.3.2 搬运系统发展史 | 第13-14页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.1 AMHS布局及轨道优化研究 | 第14页 |
| 1.4.2 AMHS系统调度与路径研究 | 第14-16页 |
| 1.4.3 AMHS研究现状总结 | 第16页 |
| 1.5 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.6 章节安排 | 第17-18页 |
| 2 基于离散事件仿真的AMHS轨道布局优化研究 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 问题描述 | 第18-19页 |
| 2.3 基于网络流模型的AMHS布局设计 | 第19-22页 |
| 2.3.1 网络流模型定义 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于网络流模型的AMHS布局设计 | 第20-22页 |
| 2.4 基于离散事件仿真的AMHS轨道布局优化设计 | 第22-24页 |
| 2.4.1 离散事件仿真概述 | 第22-23页 |
| 2.4.2 AMHS仿真建模框架 | 第23页 |
| 2.4.3 AMHS离散仿真建模步骤 | 第23-24页 |
| 2.5 实验验证 | 第24-34页 |
| 2.5.1 AMHS模型假设 | 第24-25页 |
| 2.5.2 实验设计 | 第25页 |
| 2.5.3 基础参数设定 | 第25-30页 |
| 2.5.4 实验结果对比分析 | 第30-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于遗传混合启发式规则的Interbay物料运输调度研究 | 第35-47页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 Interbay物料运输调度问题描述 | 第35-36页 |
| 3.3 调度问题模型建立 | 第36-38页 |
| 3.3.1 定义集合与常量 | 第36页 |
| 3.3.2 定义变量 | 第36页 |
| 3.3.3 目标函数 | 第36-37页 |
| 3.3.4 约束条件 | 第37-38页 |
| 3.4 基于遗传混合启发式规则的Interbay调度方法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 基于遗传混合启发式规则的Interbay调度方法框架 | 第38-39页 |
| 3.4.2 基于遗传算法的混合启发式规则生成算法 | 第39-42页 |
| 3.5 实验验证 | 第42-46页 |
| 3.5.1 晶圆优先级确定 | 第42-43页 |
| 3.5.2 模型假设与参数设定 | 第43-44页 |
| 3.5.3 实验结果对比分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 面向多目标的Interbay物料运输小车路径优化方法研究 | 第47-64页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 Interbay物料运输小车路径优化多目标模型 | 第47-54页 |
| 4.2.1 目标1：最大搬运量 | 第47-49页 |
| 4.2.2 目标2：产品交期率 | 第49页 |
| 4.2.3 目标3：瓶颈设备最大利用率 | 第49-50页 |
| 4.2.4 多目标优化方法选择 | 第50页 |
| 4.2.5 多目标问题单一化 | 第50-54页 |
| 4.3 基于并行多目标遗传算法的运输小车路径优化方法 | 第54-61页 |
| 4.3.1 PMOGA的并行模型 | 第54-55页 |
| 4.3.2 PMOGA的多目标进化过程 | 第55-57页 |
| 4.3.3 PMOGA的遗传算子设计 | 第57-59页 |
| 4.3.4 PMOGA的适应度函数设计 | 第59-61页 |
| 4.4 实验验证 | 第61-63页 |
| 4.4.1 模型假设 | 第61-62页 |
| 4.4.2 初始化参数配置 | 第62页 |
| 4.4.3 实验结果对比分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 总结 | 第64-65页 |
| 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
