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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京珂陽(yáng)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119398466B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510007920.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法及系統(tǒng)是由張磊;李樹盛;馮白羽設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法及系統(tǒng)，涉及半導(dǎo)體制造技術(shù)領(lǐng)域，包括采集設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征和耦合特征，生成設(shè)備動(dòng)態(tài)性能評(píng)分，并構(gòu)建性能特征向量。利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和微粒群優(yōu)化算法生成初始分組方案，并通過(guò)雙重Q網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序差分學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化。最后，構(gòu)建基于圖結(jié)構(gòu)的群體協(xié)同評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多層圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取局部組合特征和全局拓?fù)涮卣鳎⒗秒p層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則迭代優(yōu)化分組方案，直至滿足預(yù)設(shè)收斂閾值，輸出最終分組方案。本發(fā)明能夠有效提高設(shè)備分組效率，優(yōu)化資源配置，提升整體生產(chǎn)效率。

本發(fā)明授權(quán)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半導(dǎo)體制造設(shè)備分組工作方法，其特征在于，包括：采集多臺(tái)半導(dǎo)體制造設(shè)備在連續(xù)加工周期內(nèi)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)滑動(dòng)窗口機(jī)制對(duì)所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分段采樣，在每個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)提取參數(shù)的時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征和參數(shù)間的耦合特征，將所述時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征和耦合特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成設(shè)備性能的時(shí)序表征，結(jié)合工藝專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建分層評(píng)價(jià)體系，生成半導(dǎo)體制造設(shè)備的動(dòng)態(tài)性能評(píng)分，基于所述動(dòng)態(tài)性能評(píng)分構(gòu)建自適應(yīng)權(quán)重的性能特征向量；將所述性能特征向量輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，構(gòu)建考慮設(shè)備狀態(tài)遷移的馬爾可夫決策過(guò)程模型，將設(shè)備狀態(tài)空間和分組動(dòng)作空間映射為微粒群優(yōu)化問(wèn)題，將分組方案編碼為微粒位置向量，通過(guò)迭代優(yōu)化搜索得到初始分組方案；基于所述初始分組方案構(gòu)建雙重Q網(wǎng)絡(luò)，所述雙重Q網(wǎng)絡(luò)包含在線評(píng)估網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)回放緩存池存儲(chǔ)歷史決策序列，基于所述歷史決策序列構(gòu)建時(shí)序差分學(xué)習(xí)算法，計(jì)算多維獎(jiǎng)勵(lì)值，根據(jù)所述多維獎(jiǎng)勵(lì)值更新在線評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，對(duì)所述初始分組方案進(jìn)行優(yōu)化得到候選分組方案；構(gòu)建基于圖結(jié)構(gòu)的群體協(xié)同評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)，將所述候選分組方案中的設(shè)備組關(guān)系構(gòu)建為動(dòng)態(tài)加權(quán)圖，將所述動(dòng)態(tài)加權(quán)圖輸入多層圖卷積網(wǎng)絡(luò)，提取設(shè)備組內(nèi)的局部組合特征和設(shè)備組間的全局拓?fù)涮卣鳎瑯?gòu)建雙層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，當(dāng)所述雙層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)結(jié)果未達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，根據(jù)所述局部組合特征和全局拓?fù)涮卣魃尚碌脑O(shè)備分配方案，將所述設(shè)備分配方案的執(zhí)行結(jié)果作為新的狀態(tài)矩陣輸入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行更新，重復(fù)執(zhí)行設(shè)備重分配過(guò)程，直至所述雙層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則滿足預(yù)設(shè)收斂閾值，輸出最終的設(shè)備分組方案。

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