Das Hauptziel unseres Buches ist es, hybride Ans tze vorzuschlagen, die einerseits auf MAS und andererseits auf der Nutzung von Emergenzmethoden wie Genetischen Algorithmen (GA) und den Algorithmen des K nstlichen Immunsystems (AIS) basieren, um systematische vorbeugende Wartungsma nahmen besser in Planungsworkshops zu integrieren. Ziel ist es, die Ausf hrungszeit im Verlauf der Planung zu minimieren. Wir verwenden fortschrittliche Operatoren: den Zufallsschl ssel f r die Kodierung, die Auswahl der Klassifizierung, das einheitliche Crossover und die Einpunktmutation. Dar ber hinaus haben wir ein neues Verfahren zur Berechnung der Affinit t im Rahmen des FSHMAIA-Ansatzes definiert. Dieses Verfahren basiert auf der Berechnung des hnlichkeitsverh ltnisses f r jeden Antik rper. Hierf r haben wir einen Algorithmus vorgeschlagen, der auf vier Kriterien zur Berechnung des hnlichkeitsverh ltnisses basiert. Wir haben auch die Anpassungen einiger bekannter Heuristiken, einschlie lich Johnson (m / 2, m / 2) NEHH, PCDT und PLDT, bewertet. Die Originalit t dieser Arbeit liegt in der Verwendung von MAS mit GA und AIS in der Integration von systematischen vorbeugenden Wartungsma nahmen in einem hybriden Flow Shop Scheduling.
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