在粒子群算法中,每个优化问题的解都是搜索空间的一只鸟,称为“粒子”。所有粒LPO4812-103KLC子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定它们搜索的方向和距离,所有粒子通过追随当前的最优粒子在解空间中进行搜索。最优粒子包含两个部分:个体最优粒子和全局最优粒子。个体最优粒子是指每个粒子本身在迭代过程中所找到的最优解,称为个体最优解,而全局最优粒子则是指当前粒子群所找到的最优粒子,称为全局最优解。粒子群中的每个粒子通过追随个体最优粒子和全局最优粒子进行搜索。基本粒子群算法流程图如图3-13所示。

   李林瑛等[10钊提出两层调度方法。外层算法通过微粒群优化过程求解临时晶圆的加工顺序:内层算法在给定加工顺序的基础上,采用前向递推和后向递推的方法获得可行解空间,并从可行解空间获得临时晶圆的最优完工时间。Kamalabadi等[103]建立基于Pc饣i网的数学模型,并提出一种粒子群算法解决该问题。但是该算法假设连续两个工作站之间搬运时间和工件装卸载时间均为一个时间单位,并且只适用于有三个工作站的制造单元调度问题,其算法应用范围有限。