基于增强学习的半导体测试调度研究

• 作者: 张智聪 翁小华 郑力
• 来源期刊: 工业工程与管理
• 学科: 工学
• 关键词: 调度 半导体测试 增强学习 多资源约束
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与方法
• 页码范围: 38-44,59
• 页数: 8页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 6957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5429.2009.04.007

摘要

采用Sarsa(λ,k)学习算法求解、产品、测试机、测试工具包、使能器部件对应关系非常复杂的半导体测试调度问题.针对测试调度,通过定义系统状态的表示方式、构造行为和报酬函数把调度问题转化为增强学习问题,并把Sarsa(λ,k)算法和梯度下降径向基神经网络函数泛化器结合使用.实验验证了Sarsa(λ,k)算法解决半导体测试调度问题的有效性.Sarsa(λ,k)算法通过反复解决调度问题来调整调度策略,能克服单个行为策略短视的缺点,综合利用各个行为策略的优点,从而找到较优的调度方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑力	清华大学工业工程系	141	2494	26.0	45.0
2	张智聪	广东东莞理工学院工业工程系	3	9	1.0	3.0