基于支持向量机的半导体生产线动态调度方法_马玉敏

资 源 简 介

基于支持向量机的半导体生产线动态调度方法_马玉敏

详 情 说 明

半导体生产线的动态调度是一个复杂的优化问题，传统的调度方法往往难以应对生产过程中的不确定性和实时变化。马玉敏的研究提出了一种基于支持向量机（SVM）的创新方法来解决这一挑战。

该方法的核心思路是利用支持向量机的分类能力来处理生产线上的动态调度问题。首先需要收集历史生产数据，包括设备状态、任务特征和生产效率等关键指标。然后通过特征工程提取有效的调度特征，这些特征将作为SVM模型的输入。

模型训练阶段采用支持向量机算法建立调度决策模型，该模型能够学习历史最优调度方案的模式。在实际应用中，系统实时监测生产线状态，将当前状态特征输入训练好的SVM模型，模型输出相应的调度建议。

相比传统的调度算法，这种基于机器学习的方法具有更好的自适应能力，能够快速响应生产环境的变化。支持向量机在处理高维数据和小样本学习方面的优势，使其特别适合半导体生产这种复杂场景。研究结果表明，该方法能有效提高设备利用率和缩短生产周期，为智能制造提供了新的技术思路。