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Probabilistic methods in optimization processes

01DMHRW

A.A. 2021/22

Course Language

Inglese

Course degree

Doctorate Research in Ingegneria Civile E Ambientale - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 9
Esercitazioni in aula 6
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Godio Alberto Professore Ordinario GEO/11 9 0 0 0 1
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
Il corso si prefigge di offrire una panoramica sulla soluzione di problemi di ottimizzazione nell'ambito dell'ingegneria e delle geoscienze , con approcci probabilistici. Particolare attenzione verrą rivolta agli aspetti pratico-applicativo mediante implementazione di procedure di calcolo in ambiente Matlab e Octave per la soluzione di casi reali.
The course aims to offer an overview of the solution of optimization problems in engineering and geosciences, introducing probabilistic approaches. Particular attention will be paid to the application for the solution of real cases, through the implementation of procedures in Matlab and Octave environment.
Si richiede una conoscenza di base dei metodi di ottimizzazione deterministici e di calcolo numerico e una buona conoscenza dell'ambiente Matlab/Octave.
A basic knowledge of deterministic optimization and numerical computation methods and a good knowledge of the Matlab / Octave environment are required.
Il corso si articola in lezioni di presentazione di metodi deterministici e probabilisti per la soluzione di problemi di ottimizzazione in alcuni contesti dell'ingegneria e delle geoscienze (3 ore). In particolare si introdurranno i principali metodi basati su algoritmi evoluzionari, quali gli algoritmi genetici e i metodi PSO (Particle Swarm Optimization) (4.5 ore). L'applicazione di algoritmi per la soluzione di casi reali verrą realizzata durante l'esercitazioni pratiche con supporto informatico in ambiente Matlab/Octave (7,5 ore).
The course is organised into lessons for the presentation of deterministic and probabilistic methods for the solution of optimization problems in the field of engineering and geosciences (3 hours). The main methods based on evolutionary algorithms will be introduced, such as genetic algorithms and PSO (Particle Swarm Optimization) methods (4.5 hours). The application of algorithms for the solution of real cases will be carried out during practical works in Matlab / Octave environment (7.5 hours).
Modalitą mista
Mixed mode
Prova di laboratorio di natura pratica sperimentale o informatico
Laborartory test on experimental practice or informatics
P.D.1-1 - Febbraio
P.D.1-1 - February


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