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[发明专利]基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法-CN202310808109.7在审
发明人：邓立宝;李春磊;狄原竹;乔立岩 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：基于分解多目标进化算法的2.5D集成电路测试路径优化方法，属于集成电路测试优化领域，本发明为解决传统优化方法在求解多目标优化问题时，通常需要问题的梯度信息而不能够高效地求解，平衡测试时间与测试硬件开销的效果不理想的问题。本发明方法包括：步骤一、初始化，对2.5D集成电路的测试路径配置方案生成初始种群，并依据多目标进化算法评估初始种群指标，选择最优适应度指标作为初始种群的理想点；步骤二、采用交叉和变异算子产生新解，并依据多目标进化算法评估新解、更新理想点步骤三、环境选择，包括更新邻域解和精英解集合；步骤四、多次执行步骤二、三迭代过程，直至迭代结束，输出精英解集合。
基于分解多目标进化算法 2.5 集成电路测试路径优化方法

[发明专利]基于差分进化算法聚类的2.5D集成电路小时延缺陷检测方法-CN202310808115.2在审
发明人：邓立宝;李春磊;狄原竹;乔立岩 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：基于差分进化算法聚类的2.5D集成电路小时延缺陷检测方法，属于集成电路测试优化技术领域，本发明为解决传统2.5D集成电路小时延缺陷检测方法测试成本开销大、测试速度慢的问题。本发明方法包括：步骤一，读取2.5D集成电路关键路径数据作为待聚类数据；步骤二，使用差分进化算法对寄存器中的待聚类数据进行处理，获取最优聚类方案：无需提前设定分组数量，可以在运行过程中确定最佳分组数量，通过变异、交叉和选择等操作实现对聚类过程的优化，确定最佳聚类方案；步骤三，根据最优聚类方案选择每个子类中的聚类中心作为代表性关键路径，测量代表性关键路径上的延迟并映射到其他关键路径上，完成检测集成电路关键路径上的小时延缺陷。
基于进化算法 2.5 集成电路小时缺陷检测方法

[发明专利]基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法-CN202210422817.2在审
发明人：邓立宝;狄原竹;李春磊 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法，属于制造生产车间的调度排产技术领域，本发明为解决多品种小批量车间调度的技术普遍存在适用度低、性能较差的问题。本发明方案：首先建立以最大完工时间最短为目标的数学模型，设计元启发式算法生成初始种群，随后对参与进化的个体的染色体模型进行连续化转换，再经过差分变异、交叉等操作生成子代个体，通过比较目标函数值选择优秀个体，并对进化算法中的参数、外部存档进行更新，最后基于部分优秀个体进行邻域搜索，循环上述步骤直至算法结束，得到最优加工方案。该方法能够改善差分进化算法在求解离散问题上的性能，获得高效稳定的调度方案。
基于进化算法品种批量车间调度方法

[发明专利]基于迁徙鸟群算法和交叉融合的多目标柔性作业车间调度方法-CN202111116700.3在审
发明人：邓立宝;狄原竹;宋乐;李春磊 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于迁徙鸟群算法和交叉融合的多目标柔性作业车间调度方法，属于制造生产车间的调度排产技术领域，本发明为解决现有的解决MOFJSP的技术普遍存在精度低、可靠性差的问题。本发明对于以最大完工时间最小和机器总负荷最小为优化目标的柔性作业车间调度问题，该方案首先建立三层编码的数学模型，设计混合初始化策略生成初始种群，然后通过领飞个体队内交叉操作、左右跟飞个体队间交叉操作，以及队内个体的变异操作生成新的排产方案，采用基于Pareto支配关系的快速排序方法选择优秀个体，循环此策略直至算法结束，得到最优加工方案。该方法能够提高算法寻找最优解的精准度，获得更高质量的排产方案，从而提高车间生产加工的高效性和可靠性。
基于迁徙鸟群算法交叉融合多目标柔性作业车间调度方法