基于微粒群算法和网格模型的参数优化方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 亚德诺半导体技术(上海)有限公司
2.
3. 同济大学

作者简介:

李文启

通讯作者:

中图分类号:

TP391

基金项目:

国家自然科学基金;教育部博士点基金;教育部科学研究重大项目;上海市科委科研计划项目


Particle swarm optimization algorithm and grid model based method for parameter optimization
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    摘要:

    针对在半导体制造工艺参数优化过程中缺乏直观参考的问题, 在微粒群优化算法(PSO) 和等值线理论分析
    的基础上, 将PSO 与等值线矩形网格模型相结合, 提出一种全新的工艺参数窗口选择方法. 在二维标准多峰函数上
    验证了所提出方法的有效性, 同时对所提出的方法进行了实际生产验证. 对于双输入参数问题, 该方法可以直接输出
    所有满足工艺要求的二维区域, 从而为参数优化和范围选取提供直观参考. 仿真测试结果和生产验证数据均表明了
    所提出的算法是一种有效的参数优化方法.

    Abstract:

    To effectively provide direct and clear reference for process parameter optimization in semiconductor
    manufacturing field, a new method to define input parameter window is proposed based on the advantages of both particle
    swarm optimization(PSO) algorithm and rectangle grid model. Simulation results on standard two-dimensional multi-modal
    functions show the effectiveness and validity of the method. For the scenario of two input parameters, the method can provide
    all the domains and a series of contour meeting process requirements. Both simulation results and production validation data
    show that the method is an effective way for process parameter optimization.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李文启 仇一鸣 汪镭 吴启迪.基于微粒群算法和网格模型的参数优化方法[J].控制与决策,2012,27(9):1288-1292

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  • 收稿日期:2011-04-11
  • 最后修改日期:2011-10-10
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  • 在线发布日期: 2012-09-20
  • 出版日期:
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