1.2国内外研究综述

作业计划是指导企业日常生产活动的执行性计划，它明确了企业应该在何时生产多少数量的何种产品，是企业计划的重要组成部分。本文的研究内容主要是对柔性flowshop和机台设备排序，对此国内外专家学者都进行过深入的研究。

排序问题最早是由Johnson在1954年提出的，他在研究了两台机床流水车间的排序问题后，提出了解决有限台设备加工排序问题的算法——约翰逊法。这标志着调度理论的开始。周泓，张惠民[1]利用联合进化遗传算法(CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架，将启发式与遗传算法相结合，求解了一个含调整时间的排序问题。王雄志，林福永[2]运用蚁群算法研究m台处理机、目标函数为时间表长最小的同顺序排列流水车间作业排序问题，并设计出解决该问题的算法步骤与流程。Marichelvan和Prabaharan[3]对关于目标函数为极小化最大完工时间的混合流水车间问题提出了改进的cuckoosearch算法。Dong[4]对于一个排序问题中含有三台机床的混合型作业车间进行研了究，并且在其目标函数为极小化最大完工时间的条件下对于该问题给出了一个近似算法。Shakhlevich[5]对关于混合流水型车间作业排序问题的相关复杂性问题进行了深入研究，给出出了能够求得近似解的算法方案。Jansen[6]给出了一个解决关于时间多项式的近似方案，并且考虑了多阶段流水车间作业排序Fs(P)||Cmax问题。宋福根，刘小波[7]根据柔性作业排序特点，运用遗传算法与复合形法相结合的方法，对多产品分时段分批次的作业排序问题进行研究。李金彦[8]设计了一种能够解决多个零件工序竞争一台设备和一个零件工序可在多台设备上加工的零件与设备选择问题的模型并使用了一种新的启发式算法来进行求解。HamidAbedinnia[9]开发了一套新的简单的建构性启发式算法，以最小化n-operations×m-machines置换流程工厂调度问题的总流时间。刘心报[10]提出一种能够解决允许各个工件的操作可以不必通过每台机器的半flowshop调度问题的HEN迭代插入算法。王旭东[11]提出了一种基于改进遗传算法的柔性flowshop车间的调度问题，通过改进编码算法大大提高了运算效率。邹海锋[12]刘胜辉[13]分别运用多级启发式算法和单亲遗传算法的手段对单件小批生产作业计划进行了优化研究。兰艳[14]对有两台处理机和一台运输机且运输机每次只运输一个工件的流水作业调度问题模型进行了研究，将模型规约成一个应用的实例，验证了该问题的复杂性。路飞，田国会[15]构造并采用多种群并行自适应遗传算法求解了多机多阶段flowshop工期最短问题。张珍子[16]分析和设计了汽车制造业柔性生产作业计划系统，并对该系统中解决能力负荷平衡的方法给出了科学有效的建议。章斌[17]建立了多目标遗传算法的模型来改善工程期内员工白班与夜班的分配问题，使工期内尽可能减少夜班时间。VahidRiahi[18]提出了一种非常有效的散射搜索（SS）算法，采用贪婪作业选择和强大的基于NEH的扰动过程，确定了在混合阻塞条件下运行的零容量缓冲区的置换流程。潘玉霞[19]对最大完工时间流水线调度问题进行了研究，并在提出了Pareto边界和文件组都得到了提高的蛙跳算法来对该问题进行优化。侯铮亮[20]使用了一种混合微粒群优化算法对半导芯片测试的柔性flowshop调度问题进行了优化。本文将在以上国内外学者的研究的基础上，结合艾科公司的实际情况对其产线的机台进行作业排序研究，并制定相应的作业计划。

1.3研究内容和技术路线

1.3.1研究的主要内容本文通过在艾科半导体有限公司的实习，了解了该公司半导体芯片的检测流程，并分析了其芯片检测作业计划制定方面存在的问题。然后通过查阅资料，学习了有关柔性flowshop的相关知识和贪婪算法、机台排序等相关理论之后，对艾科公司机台分配以及人员调度问题进行深入研究。在机台排序问题研究方面，运用了贪婪算法的有关思想，通过建立数学模型，将企业具体问题转换为数学模型来进行计算，在对计算结果进行对比优化后，得出了比较科学的机台排序分配方案。此外，本文还在确定了机台排序方案的基础上进行操作人员的分配与调度，使之形成完整的作业计划，基本能够达到减少芯片检测作业生产周期的效果，提高了生产效率，增强了企业的竞争力。