基于K-modes聚类的半导体封装测试粗日投料控制

针对半导体封装测试粗日投料控制问题,以降低生产过程中的改机代价为目标,提出一种新的基于品种聚类的综合投料控制策略。提出一种新的改进量限定属性赋权K-modes算法对投产品种进行聚类,以瓶颈工序的产能类型个数作为聚类类别个数,同时对各个类别的聚类数目进行限定,依据影响改机代价的投产品种属性信息对投产品种进行聚类。在聚类的基础上,采用基于品种平均和投产量平均结合的综合投料策略确定日投产品种和数量。通过实验验证了所提策略的有效性和优越性。

具有路由缓冲区的客车制造车间排产优化问题研究

针对客车制造车间改机操作的特点,建立了基于总改机代价的路由缓冲区深度搜索移动规则,指导客车在路由缓冲区的移动过程,在此基础上进一步提出了一种基于最短路径优先(Short Path First,SPF)算法的路由缓冲区局部快速寻优方法,并结合全局优化算法,解决这类具有路由缓冲区的排产优化问题。全局优化算法采用改进的鲸鱼算法,该算法在标准的鲸鱼算法基础上加入了Levy飞行和反向学习策略2处改进,分别扩展了种群的多样性和寻优范围,提高了标准的鲸鱼算法跳出局部极值的能力。通过多组实例仿真测试,验证基于SPF算法的路由缓冲区局部寻优方法与基于改进的鲸鱼算法的全局优化算法结合的优化方案对于解决具有路由缓冲区排产优化问题的有效性。