半导体生产线是经典的复杂柔性工业制造系统,具有工艺流程冗长庞大、可重入流数量多、高度不确定性等难点。对于该类型系统的任务调度,在不失调度方案的优良性能的前提下,更加高效迅速地获得优质的调度方案是更加需要关注的。本文选择半导体生产线作为背景进行基础研究,以更加迅捷地产出优质调度方案为目标,围绕半导体制造系统光刻和刻蚀两个阶段调度中的关键难点,研究了基于共生生物搜索算法的多策略单目标优化算法和高效多目标智能调度算法,本论文的具体研究内容如下:1、针对光刻机低成品率时调度精度不足的问题,研究一种基于多策略融合的改进共生生物搜索算法。在该方法中,引入局部搜索加深共生生物搜索算法的搜索深度,通过反向学习扩展算法的搜索广度,提出灾变阶段帮助算法跳出局部最优;原始算法的参数少,鲁棒性强,本部分在保留其优秀框架的基础上显著地优化了其搜索效果。2、针对刻蚀阶段产出多目标调度方案效率不高的问题,调度目标选择最小化最大完工时间及总拖期,研究一种基于多目标共生生物搜索算法及信息熵终止规则的高效多目标智能调度算法。该算法以多目标共生生物搜索算法为基本算法,通过判定框架来逐代执行搜索,利用基于信息熵的终止规则来判断算法达到收敛的具体终止代数,从而及时的停止算法,省去大量参数调整的时间和后续较为冗余的迭代过程。仿真实验表明,本文研究的多策略单目标优化算法和高效多目标智能调度算法可以有效地解决调度过程中损耗时间长、调整繁杂、计算量大的难题,具有较高的实际应用价值。