【摘 要】
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采用Sarsa（λ,k）学习算法求解、产品、测试机、测试工具包、使能器部件对应关系非常复杂的半导体测试调度问题。针对测试调度,通过定义系统状态的表示方式、构造行为和报酬函数
【机 构】
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广东东莞理工学院工业工程系,清华大学工业工程系,南佛罗里达大学工业与管理系统工程系
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采用Sarsa（λ,k）学习算法求解、产品、测试机、测试工具包、使能器部件对应关系非常复杂的半导体测试调度问题。针对测试调度,通过定义系统状态的表示方式、构造行为和报酬函数把调度问题转化为增强学习问题,并把Sarsa（λ,k）算法和梯度下降径向基神经网络函数泛化器结合使用。实验验证了Sarsa（λ,k）算法解决半导体测试调度问题的有效性。Sarsa（λ,k）算法通过反复解决调度问题来调整调度策略,能克服单个行为策略短视的缺点,综合利用各个行为策略的优点,从而找到较优的调度方案。
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