Un approccio ai sistemi multi-agente e ai metodi di emergenza per la manutenzione

L'obiettivo principale del nostro libro 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 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'affinit all'interno dell'approccio FSHMAIA. Questa procedura si basa sul calcolo del rapporto di similarit per ogni anticorpo. A tale scopo, abbiamo proposto un algoritmo basato su quattro criteri per il calcolo del rapporto di similarit . Abbiamo anche valutato gli adattamenti di alcune note euristiche, tra cui Johnson (m / 2, m / 2) NEHH, PCDT e PLDT, L'originalit 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.