Approche des Systèmes Multi-Agents et des Méthodes d'Emergence pour la Maintenance
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L'objectif principal de notre livre est de proposer des approches hybrides basées sur les SMA d'une part, et l'exploitation des méthodes d'émergence telles que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA) pour mieux intégrer les politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d'ordonnancement. L'objectif est de minimiser le temps d'exécution au cours de l'ordonnancement. Nous utilisons des opérateurs avancés : la clé aléatoire pour l'encodage, la sélection de la classification, le croisement uniforme et la mutatio...
L'objectif principal de notre livre est de proposer des approches hybrides basées sur les SMA d'une part, et l'exploitation des méthodes d'émergence telles que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA) pour mieux intégrer les politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d'ordonnancement. L'objectif est de minimiser le temps d'exécution au cours de l'ordonnancement. Nous utilisons des opérateurs avancés : la clé aléatoire pour l'encodage, la sélection de la classification, le croisement uniforme et la mutation à point unique. En outre, nous avons défini une nouvelle procédure de calcul des affinités dans le cadre de l'approche FSHMAIA. Cette procédure est basée sur le calcul du ratio de similarité pour chaque anticorps. Pour cela, nous avons proposé un algorithme basé sur quatre critères pour calculer le ratio de similarité. L'originalité de ce travail réside dans l'utilisation de la SMA avec l'AG et l'AIS dans l'intégration des politiques de maintenance préventive systématique dans un ordonnancement hybride de type flow shop.
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