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Este livro apresenta um novo operador de mutação que integra princípios dos sistemas imunitários artificiais (AIS) e dos sistemas multiagentes, com o objetivo de otimizar o planeamento da manutenção preventiva em ambientes híbridos de flow shop.O operador introduz ligeiros ajustamentos nas sequências de modo a evitar a convergência para óptimos locais, melhorar a diversidade da população e atuar como um mecanismo de pesquisa local. Inspirada no comportamento adaptativo do sistema imunitário humano, a abordagem utiliza técnicas metaheurísticas para aperfeiçoar os tempos de processamento, combinando a coordenação multiagente com estratégias inspiradas no AIS.O método é aplicado a três políticas de manutenção preventiva, centradas na maximização da disponibilidade das máquinas e no cumprimento de limiares mínimos de fiabilidade nas linhas de produção. Os resultados mostram que o algoritmo tem um desempenho superior ao das soluções existentes, particularmente em cenários em que as máquinas estão periodicamente indisponíveis durante o planeamento da produção.
