现今半导体制造行业通常面临着复杂、多重入、大规模及高度不确定的生产状况。启发式方法可快速求解其调度问题,但对调度环境和目标的依赖性强,通用性差,且难以保证解的质量。智能计算方法理论上可以得到高质量的解,但算法复杂度通常随着问题规模和约束增长而显著增长。因此,兼顾有效性和高效性、实时性的调度方法具有理论意义和经济价值。本文面向半导体制造过程,以使用较低计算代价获取高质量的调度方案为目标,围绕调度过程与智能调度方法中的诸多难点,借鉴机器学习理论及数学思想,研究了基于分布估计算法与布谷鸟算法的半导体生产线高效智能调度方法,具体研究内容如下:1、考虑半导体生产线中工件在部分机器缓冲区内应尽可能少等待的实际情况,给出一类具有等待时间约束的不相关并行机调度问题。针对该类调度问题,研究一种基于Coupla理论的分布估计算法。该算法以同类订单工件数与总工件数的比值为变量,基于Coupla理论对每台机器构造一个联合分布函数,进而建立优势种群的概率模型。通过联合概率分布的函数模型采样得到的子代个体编码向量组,保留了父代优势编码的相对位置信息。从理论上分析所提算法的时间复杂度,其随工件个数增加呈对数增长,因而适用于大规模的实际生产调度问题。2、针对半导体最终测试阶段的调度问题,为降低完工周期,研究一种结合强化学习、代理模型和布谷鸟算法的调度方法。该方法采用布谷鸟搜索算法作为调度方法框架。为平衡布谷鸟算法的种群多样性与集中性,引入强化学习技术离线训练算法参数模型,并在线自适应调整参数;为加快算法搜索进程,采用代理模型技术估计解的优劣,降低强化学习模型离线训练与布谷鸟算法在线寻优的过程中,由于多次计算适应度函数值带来的巨大计算量。以达到在缩短进化算法整体的搜索进程的同时,输出性能更好的解。仿真实验表明,本文研究的基于Coupla理论的分布估计算法和融合强化学习、代理模型和布谷鸟算法的调度算法可以有效地权衡调度解的质量与求解时间,具有一定的工业应用潜力。