Questo libro presenta un nuovo operatore di mutazione che integra i principi dei sistemi immuni artificiali (AIS) e dei sistemi multi-agente, con l'obiettivo di ottimizzare la pianificazione della manutenzione preventiva in ambienti ibridi di flow shop.L'operatore introduce leggeri aggiustamenti alle sequenze per evitare la convergenza verso gli ottimismi locali, migliorare la diversità della popolazione e agire come meccanismo di ricerca locale. Ispirato al comportamento adattivo del sistema immunitario umano, l'approccio utilizza tecniche meta-euristiche per affinare i tempi di lavorazione, combinando il coordinamento multi-agente con strategie ispirate all'AIS.Il metodo viene applicato a tre politiche di manutenzione preventiva, incentrate sulla massimizzazione della disponibilità delle macchine e sul rispetto di soglie minime di affidabilità nelle linee di produzione. I risultati dimostrano che l'algoritmo supera le soluzioni esistenti, in particolare negli scenari in cui le macchine sono periodicamente non disponibili durante la pianificazione della produzione.
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