VIP20
本课程属于：031-半导体厂务系统 半导体工艺与制造设备 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

AMHS自动物料搬运系统OHT路径优化与调度策略

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
AMHS系统概述
半导体晶圆厂自动化物料搬运系统(AM… · 发展历程与核心价值
AMHS系统概述
02
OHT系统架构
天车系统(OHT)的物理组成 · 轨道网络布局 · 升降机构与物料载具(如FOUP)接口
OHT系统架构
03
OHT调度问题建模
将OHT调度抽象为数学优化问题 · 定义目标函数(最小化搬运时间/最大化…
OHT调度问题建模
04
路径规划基础
图论基础(节点 · 边 · 权重)
路径规划基础图论基础
05
Dijkstra最短路径算法
算法原理 · 在OHT静态路径规划中的实现步骤与P…
Dijkstra最短路径算法
06
A*启发式搜索算法
A*算法原理 · 启发函数设计(曼哈顿距离/欧氏距离) · 在动态避障中的应用
A*启发式搜索算…A*算法原理
07
多OHT冲突检测
冲突类型(迎面冲突 · 交叉冲突 · 追尾冲突)
OHT冲突检测
08
交通管制策略
基于区域锁(Zone Locking… · 死锁避免与预防机制
交通管制策略Zone
09
动态路径重规划
实时事件触发(如设备故障 · 紧急搬运)下的路径重新计算策略
动态路径重规划实时事件触发
10
时间窗约束路径规划
为每辆OHT分配时间窗 · 确保时空路径无重叠
时间窗约束路径规…OHT
11
遗传算法(GA)在OHT调度中的应用
染色体编码(任务序列) · 适应度函数 · 交叉变异操作
GAOHT
12
粒子群优化(PSO)算法
粒子位置与速度更新 · 在OHT任务分配中的参数调优
PSO粒子群优化
13
蚁群算法(ACO)在路径优化中的应用
信息素更新机制 · 路径选择概率模型
ACO蚁群算法
14
强化学习(RL)基础
马尔可夫决策过程(MDP) · 状态空间 · 动作空间
RL强化学习
15
Q-Learning在OHT调度中的应用
Q表更新 · ε-贪婪策略 · 离线训练与在线部署
Q-LearningOHT
16
深度Q网络(DQN)
神经网络近似Q函数 · 经验回放 · 目标网络在复杂OHT场景中的优势
DQN深度Q网络
17
多智能体强化学习(MARL)
集中式训练分布式执行(CTDE) · 多OHT协同调度框架
MARL多智能体强化学习
18
OHT任务分配策略
基于最早截止时间(EDD) · 最短处理时间(SPT)的静态分配与动…
OHT任务分配策略
19
负载均衡调度
考虑OHT电池电量 · 维护周期 · 任务密度的均衡分配算法
负载均衡调度OHT
20
实时调度系统架构
事件驱动架构 · 消息队列(Kafka/RabbitM… · OHT状态上报与指令下发
实时调度系统架构事件驱动架构
21
仿真平台搭建
使用Python(SimPy/Dis…
仿真平台搭建Python
22
性能评价指标
平均搬运时间 · 吞吐量(TPH) · OHT利用率
性能评价指标平均搬运时间
23
数据驱动优化
利用历史搬运日志进行模式挖掘 · 瓶颈识别与参数调优
数据驱动优化利用历史搬运日志…
24
数字孪生与OHT调度
数字孪生概念 · 实时映射 · 基于仿真的预演与决策
OHT数字孪生
25
边缘计算与低延迟调度
边缘节点部署 · 本地决策与云端协同的混合架构
边缘计算低延迟调度
26
OHT调度中的不确定性处理
设备故障 · 搬运任务取消 · 紧急插单的鲁棒调度策略
OHT调度
27
混合整数线性规划(MILP)
数学建模 · 使用PuLP/OR-Tools求解小…
MILP混合整数线性规划
28
大规模OHT调度分解方法
时空分解 · 任务分解 · 分层调度(全局规划+局部调整)
OHT大规模
29
案例研究
12英寸晶圆厂OHT调度系统实战——…
案例研究OHT
30
未来趋势
AI驱动的自主调度 · 5G/6G通信对OHT实时控制的增强 · 人机协作调度
未来趋势AI