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O principal objetivo do nosso livro é propor abordagens híbridas baseadas em MAS, por um lado, e a exploração de métodos emergentes, tais como Algoritmos Genéticos (AG) e os algoritmos do Sistema Imunitário Artificial (AIS) para melhor integrar políticas de manutenção preventiva sistemática em oficinas de programação. O objetivo é minimizar o tempo de execução no decurso da programação. Utilizamos operadores avançados; a chave aleatória para a codificação, a seleção da classificação, o cruzamento uniforme e a mutação de ponto único. Além disso, definimos um novo procedimento de cálculo de afinidade no âmbito da abordagem FSHMAIA. Este procedimento baseia-se no cálculo do rácio de similaridade para cada anticorpo. Para tal, propusemos um algoritmo baseado em quatro critérios para o cálculo do rácio de similaridade. Também avaliámos as adaptações de algumas heurísticas bem conhecidas, incluindo Johnson (m / 2, m / 2) NEHH, PCDT e PLDT, A originalidade deste trabalho reside na utilização de MAS com GA e AIS na integração de políticas de manutenção preventiva sistemática numa programação flow shop híbrida.
