半导体生产规划是工业工程领域研究的一个重点。一方面由于半导体制造是一个资金密集型产业,昂贵的固定资产投资以及漫长的设备交付时间,使得半导体企业面临着巨大的风险;另一方面,随着半导体产品的生命周期不断缩短、产品利润不断下降、越来越多的半导体公司的涌现,半导体企业间的竞争日益剧烈。同时,半导体生产规划问题也是一个难点。半导体制造业产品种类多,工序复杂,对设备利用率要求较高,因而生产优化也较为复杂。另外,由于生产能力对混合产品的生产比较敏感,以及预测出来的客户需求总是不确定的,确定所需要的设备数量用以满足预测产品需求的生产是一个非常困难的过程。以上因素,决定了半导体生产规划是一个非常复杂的过程。半导体生产规划是典型的多目标优化问题,现有的优化分析方法在理论分析和实际应用方面均存在一定的不足,有待进一步深入、系统化的研究与探讨。本文通过对基于案例推理、自适应谐振理论,多目标进化算法的分析研究,提出了基于案例推理的半导体生产规划优化策略。在合理的假设和简化的基础上,提出最大化利润、设备利用率,最小化未满足量的半导体生产计划多目标优化模型,最小化未满足量、资源购进量的能力计划模型;改进了ART-2神经网络,并实现了基于ART-2网络的案例检索;研究了NSGA-II算法,并将其应用到案例修正上;最后用C++语言实现了基于案例推理的系统。通过实例仿真,结果表明采用基于案例推理的思想解决半导体生产规划问题是可行的,并且具有收敛快,无需设置额外参数,一次运行产生多组解等优点。