By Andreas Klemmt

ISBN-10: 383481993X

ISBN-13: 9783834819932

ISBN-10: 3834819948

ISBN-13: 9783834819949

Die Optimierung von Ablaufplanungsproblemen in der Halbleiter- und Elektronikproduktion gewinnt zunehmend an Bedeutung, resultierend aus höheren Ansprüchen neuer Technologien an die Fertigung, der steigenden Produktvielfalt und -flexibilität sowie dem wachsenden Kostendruck auf die Produktion. Andreas Klemmt gibt einen Überblick über diese Methoden und erstellt einen neuen, hybriden Optimierungsansatz, der in der Kopplung eines ereignisdiskreten Simulationssystems mit einem Löser für gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme besteht. Die praktische Einsetzbarkeit des Verfahrens wird durch die Entwicklung von Dekompositionstechniken erreicht, die es erlauben, Ablaufplanungsprobleme gezielt in effizient lösbare Teilprobleme zu zerlegen. Der Autor diskutiert diese Techniken für typische Problemstellungen der Halbleiterindustrie.

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Ziel der Eröffnungsverfahren (1) ist die Ermittlung einer guten Startlösung. Verbesserungsverfahren (2) arbeiten iterativ an der Verbesserung bereits gefundener Lösungen durch eine Nachbarschaftssuche. Die Definition der Nachbarschaft ist dabei vom verwendeten Verbesserungsverfahren abhängig. B. Zeitlimit erreicht). Zu dieser, bis zum Abbruch besten gefundenen Lösung, existiert auch eine qualitative Aussage, wie stark der zugehörige Zielfunktionswert höchstens vom globalen Optimum abweicht (Lücke, vgl.

1) vorrangig Lösungen befinden, die ähnliche Zielfunktionswerte besitzen. Dies bedeutet insbesondere, dass es in der Nachbarschaft von (lokalen) Optima Anzeichen für deren Existenz gibt [Sch99]. h. abhängig von X durchzuführen. h. insbesondere auch bei kombinatorischen Problemstellungen, lassen sich Nachbarschaften allgemein durch Funktionen N : X → 2X definieren, die jeder Lösung x ∈ X eine Menge von Nachbarn N (x) ⊆ X zuordnet [Bru04]. B. X = Rn ), kann diese für die Definition der Nachbarschaft verwendet werden.

N} von Gegenständen auszuwählen und diese in einen Rucksack zu packen. h. bei gleichi∈I ai ≤ b. 1 skizziert die Lösung dieses Problems mittels dynamischer Optimierung. 10 Diese sowie weitere Implementierungen für verschiedenste Rucksackprobleme sind in [MT90] zu finden. Kapitel 3. 1 (Dynamische Optimierung - ganzzahliges Rucksackproblem) S1 Definiere Variable xij = 0 (i = 1, . . , n + 1; j = 0, . . , b). S2 Für i = n : −1 : 1 S3 Für j = 1 : 1 : b S4 Wenn ai ≤ j setze xij = max(ci + xi+1,j−ai , xi+1,j ) S5 Wenn ai > j setze xij = xi+1,j S6 STOP mit "Optimaler Zielfunktionswert x1b " In jeder Variablen xij wird dabei der maximale Nutzwert bei einem maximalen Gesamtgewicht j unter Berücksichtigung der Gegenstände {i, .

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Ablaufplanung in der Halbleiter- und Elektronikproduktion: Hybride Optimierungsverfahren und Dekompositionstechniken by Andreas Klemmt


by Paul
4.5

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