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El objetivo principal de nuestro libro es proponer enfoques híbridos basados en MAS por un lado, y la explotación de métodos emergentes como los Algoritmos Genéticos (GA) y los algoritmos del Sistema Inmune Artificial (AIS) para integrar mejor las políticas de mantenimiento preventivo sistemático en los talleres de programación. El objetivo es minimizar el tiempo de las ejecuciones en el transcurso de la programación. Utilizamos operadores avanzados; la clave aleatoria para la codificación, la selección de clasificación, el cruce uniforme y la mutación de punto único. Además, hemos definido un nuevo procedimiento de cálculo de afinidad dentro del enfoque FSHMAIA. Este procedimiento se basa en el cálculo de la relación de similitud para cada anticuerpo. Para ello, hemos propuesto un algoritmo basado en cuatro criterios para calcular el ratio de similitud. También hemos evaluado las adaptaciones de algunas heurísticas bien conocidas, incluyendo Johnson (m / 2, m / 2) NEHH, PCDT y PLDT, La originalidad de este trabajo radica en el uso de MAS con GA y AIS en la integración de las políticas de mantenimiento preventivo sistemático en una programación de taller de flujo híbrido.
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