适应性搜寻空间调整的参数优化系统、方法及用户接口技术方案

本公开提供一种适应性搜寻空间调整的参数优化系统、方法及用户接口。参数优化系统包括一数据撷取单元、一适应性调整单元及一优化搜寻单元。数据撷取单元撷取多个操作参数及一目标参数的多组试验数值。适应性调整单元包括一参数空间转换器及一搜寻范围界定器。参数空间转换器依据这些试验数值，对这些操作参数的一参数空间进行一空间转换。搜寻范围界定器依据这些试验数值，以转换后的参数空间界定一参数搜寻范围。优化搜寻单元以参数搜寻范围为一限制条件，并以优化目标参数为目标，搜寻这些操作参数的一组推荐数值。操作参数的一组推荐数值。操作参数的一组推荐数值。

【技术实现步骤摘要】
适应性搜寻空间调整的参数优化系统、方法及用户接口


[0001]本公开涉及一种适应性搜寻空间调整的参数优化系统、方法及用户接口。

技术介绍

[0002]在产业中，需要以优化目标参数为目标的搜寻操作参数的推荐数值。由于各个操作参数之间具有高度关联程度，因此不容易界定出有效的参数搜寻范围。倘若界定的参数搜寻范围过于狭窄，则可能会收敛在非最佳解的区域解。倘若界定的参数搜寻范围过于广泛，则试验次数必须相当的多，才能够收敛到最佳解。许多的产业的制程设备不多且材料相当昂贵，若试验次数过多，不仅会影响产品的交期，也造成大量成本的浪费。
[0003]因此，针对操作参数具有高度关联程度的情况下，研究人员正积极研究如何去界定出有效的参数搜寻范围，以加速参数优化的速度。

技术实现思路

[0004]本公开涉及一种适应性搜寻空间调整的参数优化系统、方法及用户接口。
[0005]根据本公开的一实施例，提出一种适应性搜寻空间调整的参数优化系统。适应性搜寻空间调整的参数优化系统包括一数据撷取单元、一适应性调整单元及一优化搜寻单元。数据撷取单元用以撷取多个操作参数及一目标参数撷取的多组试验数值。适应性调整单元包括一参数空间转换器及一搜寻范围界定器。参数空间转换器用以依据这些试验数值，对这些操作参数的一参数空间进行一空间转换。搜寻范围界定器用以依据这些试验数值，以转换后的参数空间界定一参数搜寻范围。优化搜寻单元以参数搜寻范围为一限制条件，并以优化目标参数为目标，搜寻这些操作参数的一组推荐数值。
[0006]根据本公开的另一实施例，提出一种适应性搜寻空间调整的参数优化方法。适应性搜寻空间调整的参数优化方法包括以下步骤：撷取多个操作参数及一目标参数的多组试验数值。依据这些试验数值，对这些操作参数的一参数空间进行一空间转换。依据这些试验数值，以转换后的参数空间界定一参数搜寻范围。以参数搜寻范围为一限制条件，并以优化目标参数为目标，搜寻这些操作参数的一组推荐数值。
[0007]根据本公开的再一实施例，提出一种用户接口。用户接口包括一归类窗口、一筛选窗口、一参数搜寻范围窗口及一推荐窗口。归类窗口用以显示多个操作参数所归类的多个群组。筛选窗口用以显示这些操作参数的筛选结果。参数搜寻范围窗口用以显示一参数搜寻范围。推荐窗口用以显示这些操作参数的一组推荐数值。
[0008]为了对本公开的上述及其他方面有更好地了解，下文特举实施例，并配合附图详细说明如下。
附图说明
[0009]图1示出了一实施例中的适应性搜寻空间调整的参数优化系统的方块图。
[0010]图2示出了不同的参数搜寻范围。
[0011]图3示出了一实施例中的适应性搜寻空间调整的参数优化方法的流程图。
[0012]图4示出了一实施例中的步骤S110的示意图。
[0013]图5示出了步骤S121的示意图。
[0014]图6示出了步骤S122的示意图。
[0015]图7示出了一实施例中的转换参数的高斯过程模型。
[0016]图8示出了转换参数的期望改善取样函数。
[0017]图9示出了一实施例中的试验数值范围与参数搜寻范围。
[0018]图10示出了流程执行两次所获得的参数搜寻范围。
[0019]图11示出了传统采用过滤贝叶斯优化(Filtering Bayesian optimization，FBO)技术与采用本公开技术进行参数优化的比较。
[0020]图12示出了用户接口。
[0021]附图标记说明：
[0022]100：参数优化系统；
[0023]110：数据撷取单元；
[0024]120：适应性调整单元；
[0025]121：参数筛选器；
[0026]122：参数空间转换器；
[0027]123：搜寻范围界定器；
[0028]130：优化搜寻单元；
[0029]140：用户接口；
[0030]900：制程设备；
[0031]A1：准确范围；
[0032]C1：期望改善取样函数；
[0033]comp1，comp2：转换参数；
[0034]DT：试验数值；
[0035]G1，G2：群组；
[0036]GP1：高斯过程模型；
[0037]P1，P2，P3，P4，P5：点；
[0038]R0：试验数值范围；
[0039]R1，R2，R4，R6，R7，R8：参数搜寻范围；
[0040]R11，R12：搜寻范围；
[0041]Ra，Rb，Rc，RG：参数搜寻范围；
[0042]RV：推荐数值；
[0043]S110，S121，S122，S123，S130：步骤；
[0044]W1：归类窗口；
[0045]W2：筛选窗口；
[0046]W3：参数搜寻范围窗口；
[0047]W4：推荐窗口；
[0048]x1，x2，x3：操作参数；
[0049]y：目标参数。
具体实施方式
[0050]请参照图1，其示出了一实施例中的适应性搜寻空间调整的参数优化系统100的方块图。参数优化系统100包括一数据撷取单元110、一适应性调整单元120、一优化搜寻单元130及一用户接口140。适应性调整单元120包括一参数筛选器121、一参数空间转换器122及一搜寻范围界定器123。数据撷取单元110、适应性调整单元120、参数筛选器121、参数空间转换器122、搜寻范围界定器123、优化搜寻单元130例如是一电路、一芯片、一电路板或储存程序代码的储存装置。用户接口140例如是一显示屏幕、一输入输出设备、或一智能型手机。参数优化系统100用以针对制程设备900(或生产线)进行多个操作参数(例如是压力、温度、流量)的优化，以期优化目标参数(例如是产率)。在优化的过程中，适应性调整单元120的参数空间转换器122可以进行参数空间的转换，并且适应性调整单元120的搜寻范围界定器123可以界定出适合的参数搜寻范围，以提高优化过程的效率。请参照图2，其示出了不同的参数搜寻范围Ra、Rb、Rc。如图2的左侧所示，传统上的参数搜寻范围Ra固定为全局，必须通过相当多的试验次数才能够收敛到最佳解(方形点)。如图2的右侧所示，本实施例在迭代时，会动态调整参数搜寻范围(例如是由参数搜寻范围Rb经由多次迭代后调整为参数搜寻范围Rc)，无需过多的试验次数即可迅速收敛至最佳解(方形点)。以下还配合一流程图详细说明各项组件的运作。
[0051]请参照图3，其示出了一实施例中的适应性搜寻空间调整的参数优化方法的流程图。在步骤S110中，数据撷取单元110撷取多个操作参数及目标参数的多组试验数值。举例来说，请参照图4，其示出了一实施例中的步骤S110的示意图。制程设备900例如是具有操作参数x1、x2、x3及目标参数y。操作参数x1例如是流量，操作参数x2例如是温度，操作参数x3例如是压力。目标参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，包括：一数据撷取单元，用以撷取多个操作参数及一目标参数的多组试验数值；一适应性调整单元，包括：一参数空间转换器，用以依据该些试验数值，对该些操作参数的一参数空间进行一空间转换；及一搜寻范围界定器，用以依据该些试验数值，以转换后的该参数空间界定一参数搜寻范围；以及一优化搜寻单元，以该参数搜寻范围为一限制条件，并以优化该目标参数为目标，搜寻该些操作参数的一组推荐数值。2.如权利要求1所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该适应性调整单元还包括：一参数筛选器，用以依据该些操作参数的群组关系，筛选该些操作参数，以提供给该参数空间转换器进行该空间转换。3.如权利要求2所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该些操作参数依据相互影响程度被归类至多个群组。4.如权利要求3所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该参数筛选器依据各该群组对该目标参数的一关联程度进行筛选。5.如权利要求2所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该参数筛选器通过一分群套索回归算法、一稀疏分群套索算法、一贝氏分群套索算法、一综合绝对惩罚算法或一分组最小角回归算法筛选该些操作参数。6.如权利要求1所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该参数空间转换器利用该空间转换降低该些操作参数的一参数相互影响程度，并提高该些操作参数对该目标参数的一识别程度。7.如权利要求1所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该参数空间转换器通过一偏最小二乘回归算法或一主成分分析算法进行该空间转换。8.如权利要求1所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该搜寻范围界定器利用该些试验数值建立一高斯过程模型，并依据该高斯过程模型保留一准确范围，再于该准确范围中依据一期望改善取样函数界定该参数搜寻范围。9.如权利要求1所述的适应性搜寻空间调整的参数优化系统，其特征在于，该优化搜寻单元通过具限制式的贝氏优化算法搜寻该些目标参数的该组推荐数值。10.一种适应性搜寻空间调整的参数优化方法，其特征在于，包括：撷取多个操作参数及一目标参数的多组试验数值；依据该些试验数值，对该些操作参数的一参数空间进行一空间转换；依据该些试验数值，以转换后的该...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄博煜，陈俊方，古宏麒，陈德铭，赖建良，张森嘉，
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：