参数优化方法、装置以及非瞬时计算机可读取介质制造方法及图纸

一种参数优化的方法，包括：对输入参数、输出反应值以及目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自输入参数空间中的数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据用户历史决策信息，赋予各优化方案一权重值；根据权重值，自候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供用户接口，供用户针对推荐参数输入决策指令；根据决策指令，自推荐参数中挑选新输入参数，并将新输入参数输入目标系统，以评估目标系统响应新输入参数所产生的新输出反应值是否满足规格条件；基于决策指令更新用户历史决策信息，调整优化方案所对应的权重值。

Parameter optimization methods, devices and non-instantaneous computer readable media

A method of parameter optimization includes: searching for input parameters, output response values and target values with multiple optimization schemes to search for multiple candidate recommendation parameters from the numerical search range in the input parameter space; assigning a weight value to each optimization scheme based on user's historical decision information; and selecting at least one recommendation parameter from the candidate recommendation parameters according to the weight value. Number; Provide user interface for users to input decision-making instructions for recommended parameters; According to decision-making instructions, select new input parameters from recommended parameters and input new input parameters into the target system to evaluate whether the new output response values generated by the target system in response to the new input parameters meet the specifications; Update user's historical decision-making information based on decision-making instructions and adjust the optimization scheme The corresponding weight value.

【技术实现步骤摘要】
参数优化方法、装置以及非瞬时计算机可读取介质
本专利技术是有关于一种可对目标系统的参数优化的方法、装置以及非瞬时计算机可读取介质。
技术介绍
随着半导体工艺技术不断进步，工艺越先进，研发成本与设备成本就越高。为了让产品配合研发时程及时推出，如何对工艺参数作最佳化成为关键。般而言，参数优化方法可大致分为两种，一种为数据导向决策(data-drivendecisionmaking)方法，一种为专家导向决策(humanexpertdecisionmaking)方法。前者需要大量的试验数据让机器作自动化学习，故在只有少数数据(或数据取得成本高)的应用情境中，此方法会得到较差的参数解。后者则多是利用工程师/实施者的经验及知识，并通过尝试错误(trialanderror)的方式来寻找最佳的参数，但此方法取决于工程师/实施者的专业经验，且缺乏自动且学习的机制。因此，如何提升参数优化方法的执行效率，乃业界亟待解决的议题之一。
技术实现思路
本专利技术是有关于一种可对目标系统的参数优化的方法、装置以及非瞬时计算机可读取介质。根据本专利技术实施例，在执行以数据导向决策(data-drivendecisionmaking)为基础的优化方案过程中，加入用户回馈机制。利用多个不同的优化方案产生多个候选推荐参数，再根据用户的决策指令以及用户历史决策信息自动修正并调整对于候选推荐参数的推荐机制，从而提升参数优化的收敛速度。根据本专利技术的一方面，提出一种参数优化的方法。该方法包括：提取输入至目标系统的至少一输入参数、该目标系统响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值；对该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自一输入参数空间中的一数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据一用户历史决策信息，赋予各该优化方案一权重值；根据该些优化方案所被赋予的该些权重值，自该些候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供一用户接口，供一用户针对该至少一推荐参数输入一决策指令；根据该决策指令，自该至少一推荐参数中挑选至少一新输入参数，并将该至少一新输入参数输入该目标系统，并评估该目标系统响应该至少一新输入参数所产生的至少一新输出反应值是否满足一规格条件；基于该决策指令更新该用户历史决策信息以调整该些优化方案所对应的该些权重值。根据本专利技术的另一方面，提出一种非瞬时计算机可读取储存介质。该非瞬时计算机可渎取储存介质储存至少一可执行指令，该至少一可执行指令在由一电子装置执行时使该电子装置执行如下操作：提取输入至目标系统的至少一输入参数、该目标系统响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值；对该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自一输入参数空间中的一数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据一用户历史决策信息，赋予各该优化方案一权重值；根据该些优化方案所被赋予的该些权重值，自该些候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供一用户接口，供一用户针对该至少一推荐参数输入一决策指令；根据该决策指令，自该至少一推荐参数中挑选至少一新输入参数，并将该至少一新输入参数输入该目标系统，并评估该目标系统响应该至少一新输入参数所产生的至少一新输出反应值是否满足一规格条件；基于该决策指令更新该用户历史决策信息以调整该些优化方案所对应的该些权重值。根据本专利技术的又一方面，提出一种参数优化装置。该参数优化装置可对一目标系统进行参数优化。该参数优化装置包括内存以及处理器。处理器耦接内存，并经配置而用以：提取输入至目标系统的至少一输入参数、该目标系统响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值；对该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自一输入参数空间中的一数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据一用户历史决策信息，赋予各该优化方案一权重值；根据该些优化方案所被赋予的该些权重值，自该些候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供一用户接口，供一用户针对该至少一推荐参数输入一决策指令；根据该决策指令，自该至少一推荐参数中挑选至少一新输入参数，并将该至少一新输入参数输入该目标系统，并评估该目标系统响应该至少一新输入参数所产生的至少一新输出反应值是否满足一规格条件；基于该决策指令更新该用户历史决策信息以调整该些优化方案所对应的该些权重值。附图说明为了对本专利技术的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合所附图式详细说明如下：图1是根据本专利技术一实施例示意性示出的参数优化装置的例示性方块图。图2是根据目标系统的输入参数与规格性能综合指针所示意性示出的一例系统模型曲线图。图3示意性示出推荐模块基于不同优化方案产生对应候选推荐参数的示意图。图4是根据本专利技术一实施例示意性示出的用户接口的示意图。图5是根据本专利技术一实施例示意性示出的参数优化方法的流程图。图6示意性示出比例-积分-微分控制器在不同参数设定下控制气体流量随时间的变化图。图7A示意性示出以现有数据导向决策方法(贝氏优化算法搭配高斯过程)进行参数优化的收敛过程。图7B示意性示出以现有专家导向决策方法进行参数优化的收敛过程。图7C示意性示出根据本专利技术一实施例的参数优化的收敛过程。10：目标系统100：参数优化装置102：提取模块104：推荐模块106：用户回馈模块108：历史决策数据库110：学习与调整模块112：用户接口X、x1～x3：输入参数Y、y1～y3：输出反应值T：目标值E：误差202：系统模型的曲线302：预测模型的曲线A1、A2、A3：搜寻策略条件410A、410B：用户回馈字段412A、412B：接受选项414A、414B：拒绝选项416A、416B：无意见选项418：手动设定选项420：建构搜寻范围选项422：随机取样选项424：实验设计选项502、504、506、508、510、512、514、516、518、520、522、524、526：步骤602、604、606、608：气体流量随时间变化的关系曲线具体实施方式图1是根据本专利技术一实施例示意性示出的参数优化装置100的例示性方块图。参数优化装置100可对目标系统10进行参数优化。参数优化装置100包括提取模块102、推荐模块104、用户回馈模块106、历史决策数据库108以及学习与调整模块110。目标系统10可以是工艺系统、机器设备或其他需通过参数调校以改良系统输出反应的软、硬件目标。参数优化装置100可例如以包括内存以及处理器的电子装置来实现。处理器耦接内存。内存可储存程序代码、指令、数据及/或档案，以供处理器执行本专利技术实施例的参数优化方法。提取模块102、推荐模块104、用户回馈模块106、历史决策数据库108以及学习与调整模块110可例如通过软件组件(如程序代码、指令、数据、档案)、硬件组件(如逻辑电路、集成电路、芯片、电路板)或其结合的形式包含于处理器，并在处理器的控制下进行操作以实现其功能。提取模块102用以提取输入至目标系统10的至少一输入参数、目标系统10响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值。举本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种参数优化的方法，包括：提取输入至一目标系统的至少一输入参数、该目标系统响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值；对该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自一输入参数空间中的一数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据一用户历史决策信息，赋予各该优化方案一权重值；根据该些优化方案所被赋予的该些权重值，自该些候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供一用户接口，供一用户针对该至少一推荐参数输入一决策指令；根据该决策指令，自该至少一推荐参数中挑选至少一新输入参数，并将该至少一新输入参数输入该目标系统，并评估该目标系统响应该至少一新输入参数所产生的至少一新输出反应值是否满足一规格条件；以及基于该决策指令更新该用户历史决策信息以调整该些优化方案所对应的该些权重值。

【技术特征摘要】
2017.12.01 TW 1061422861.一种参数优化的方法，包括：提取输入至一目标系统的至少一输入参数、该目标系统响应该至少一输入参数的至少一输出反应值、以及对应该至少一输出反应值的至少一目标值；对该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值以多个优化方案作参数搜寻，以自一输入参数空间中的一数值搜寻范围中搜寻多个候选推荐参数；根据一用户历史决策信息，赋予各该优化方案一权重值；根据该些优化方案所被赋予的该些权重值，自该些候选推荐参数中筛选出至少一推荐参数；提供一用户接口，供一用户针对该至少一推荐参数输入一决策指令；根据该决策指令，自该至少一推荐参数中挑选至少一新输入参数，并将该至少一新输入参数输入该目标系统，并评估该目标系统响应该至少一新输入参数所产生的至少一新输出反应值是否满足一规格条件；以及基于该决策指令更新该用户历史决策信息以调整该些优化方案所对应的该些权重值。2.如权利要求1所述的方法，还包括：根据该至少一输入参数、该至少一输出反应值以及该至少一目标值建立一预测模型；以及在该预测模型下，基于多个搜寻策略条件搜寻对应的至少一候选推荐参数，以产生该候选推荐参数组。3.如权利要求1所述的方法，还包括：响应该决策指令，产生至少一限制条件；以及根据该至少一限制条件，限缩该数值搜寻范围，以自该限缩后的数值搜寻范围搜寻多个新的候选推荐参数。4.如权利要求3所述的方法，还包括：在该用户接口中，针对各该推荐参数提供一用户回馈字段，各该用户回馈字段包括可供该用户选择的多个参数决策选项，该些参数决策选项包括一接受选项以及一拒绝选项；响应该拒绝选项被选择，自该输入参数空间中定义一数值区间，并将该数值区间排除于该数值搜寻范围，以限缩该数值搜寻范围，其中该数值区间至少包括该拒绝选项所对应的该推荐参数；以及响应于该接受选项被选择，将该接受选项所对应的推荐参数选作该至少一新输入参数。5.如权利要求4所述的方法，其中该些参数决策选项还包括一无意见选项，该方法还包括：响应于各该用户回馈字段中仅有该无意见选项被选择，根据一自动化选择程序自该至少一推荐参数中挑选该至少一新输入参数。6.如权利要求5所述的方法，还包括：递归地执行如权利要求1所述的方法，直到该规格条件被满足；其中该用户历史决策信息包括该用户通过该用户接口对各该优化方案所作的一或多次决策，该一或多次决策包括该用户对各该用户回馈字段中的该些参数决策选项的选择结果。7.如权利要求1所述的方法，其中该用户接口包括一手动设定选项、一建构搜寻范围选项、一随机取样选项以及一实验设计选项至少其中之一，该手动设定选项用以供该用户设定该至少一输入参数，该建构搜寻范围选项用以供该用户设定该数值搜寻范围，该随机取样选项用以供该用户随机选出该至少一输入参数，该实验设计选项用以供该用户输入一实验设计参数组。8.如权利要求1所述的方法，还包括：在该用户接口中显示该至少一推荐参数以及各该推荐参数对应的统计规格性能综合指针。9.如权利要求1所述的方法，还包括：根据该些优化方案所被赋予的该些权重值的大小，排序对该至少一推荐参数的一推荐程度。10.如权利要求1所述的方法，其中该些优化方案中的一第一优化方案提供该些候选推荐参数中的至少一第一候选推荐参数，该些优化方案中的一第二优化方案提供该些候选推荐参数中的至少一第二候选推荐参数，各该权重值被二元化地设定成一第一值或一第二值，该方法还包括：令该第一优化方案所被赋予的该权重值具有该第一值，使该至少一第一候选推荐参数被选作该至少一推荐参数；以及令该第二优化方案所被赋予的该权重值具有该第二值，使该至少一第二候选推荐参数被排除于作为该至少一推荐参数。11.一种非瞬时计算机可读...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄博煜，古宏麒，张森嘉，陈德铭，罗佩怡，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：中国台湾,71