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L'obiettivo principale del nostro libro è proporre approcci ibridi basati su MAS da un lato e sullo sfruttamento di metodi di emergenza come gli algoritmi genetici (GA) e gli algoritmi del sistema immunitario artificiale (AIS) per integrare meglio le politiche di manutenzione preventiva sistematica nei laboratori di programmazione. L'obiettivo è quello di minimizzare il tempo di esecuzione nel corso della schedulazione. Utilizziamo operatori avanzati: la chiave casuale per la codifica, la selezione della classificazione, il crossover uniforme e la mutazione a punto singolo. Inoltre, abbiamo definito una nuova procedura di calcolo dell'affinità all'interno dell'approccio FSHMAIA. Questa procedura si basa sul calcolo del rapporto di similarità per ogni anticorpo. A tale scopo, abbiamo proposto un algoritmo basato su quattro criteri per il calcolo del rapporto di similarità. Abbiamo anche valutato gli adattamenti di alcune note euristiche, tra cui Johnson (m / 2, m / 2) NEHH, PCDT e PLDT, L'originalità di questo lavoro risiede nell'uso di MAS con GA e AIS nell'integrazione di politiche di manutenzione preventiva sistematica in un flow shop ibrido di schedulazione.