PERIODO: DICEMBRE - GENNAIO - FEBBRAIO 2018
Il corso mira a dare agli studenti una visione completa degli algoritmi euristici e metaeuristici. In dettaglio, il corso fornirà le seguenti competenze:
• panoramica dei più recenti sviluppi, includendo algoritmi evolutivi ed ibridi, metodi paralleli e matheuristics
• utilizzo di framework software per lo sviluppo di metaeuristiche.
The course aims to give the students a complete view of the more advanced heuristic and metaheuristic methods. In details, it will develop the following knowledge and skills:
• give an overview of the more advanced parallel metaheuristics and matheuristics, including evolutionary and hybrid algorithms;
• usage of software libraries for implementing metaheuristic frameworks.
PERIODO: DICEMBRE - GENNAIO - FEBBRAIO 2018
Il corso mira a dare agli studenti una visione completa degli algoritmi euristici e metaeuristici. In dettaglio, il corso fornirà le seguenti competenze:
• panoramica dei più recenti sviluppi, includendo algoritmi evolutivi ed ibridi, metodi paralleli e matheuristics
• utilizzo di framework software per lo sviluppo di metaeuristiche.
The course aims to give the students a complete view of the more advanced heuristic and metaheuristic methods. In details, it will develop the following knowledge and skills:
• give an overview of the more advanced parallel metaheuristics and matheuristics, including evolutionary and hybrid algorithms;
• usage of software libraries for implementing metaheuristic frameworks.
Il corso copre i seguenti argomenti:
• Cenni di complessità computazionale ed efficienza algoritmica
• Euristiche classiche e vicinati
• Metaeuristiche basate su vicinato
• Metaeuristiche basate su popolazioni: genetici, ant colony
• Metodi ibridi
• Parallelizzazione di metaeuristiche
• Matheuristics
Il corso è organizzato in lezioni frontali, nelle quali saranno introdotte nozioni teoriche ed esempi tratti dalla letteratura, ed esercitazioni nelle quali saranno presentati i principali framework per la prototipazione di metaeuristiche. Il corso, erogato in inglese, prevede una prova finale consistente nell’implementazione di una metaeuristica per la risoluzione di un dato problema di ottimizzazione di reti.
The course covers the following topics:
• Introduction to complexity and algorithm efficiency
• Heuristics and neighborhoods
• Neighborhood based metaheuristics
• Population based metaheuristics: genetics, ant colony
• Hybrid methods
• Parallel metaheuristics
• Matheuristics
The course in organized in classes, giving both theory and examples from the literature, and laboratories introducing the main software frameworks for metaheuristic prototyping. The course is taught in English. The final exam will consist in the implementation of a metaheuristic for a network optimization project.
Il corso copre i seguenti argomenti:
• Cenni di complessità computazionale ed efficienza algoritmica
• Euristiche classiche e vicinati
• Metaeuristiche basate su vicinato
• Metaeuristiche basate su popolazioni: genetici, ant colony
• Metodi ibridi
• Parallelizzazione di metaeuristiche
• Matheuristics
Il corso è organizzato in lezioni frontali, nelle quali saranno introdotte nozioni teoriche ed esempi tratti dalla letteratura, ed esercitazioni nelle quali saranno presentati i principali framework per la prototipazione di metaeuristiche. Il corso, erogato in inglese, prevede una prova finale consistente nell’implementazione di una metaeuristica per la risoluzione di un dato problema di ottimizzazione di reti.
The course covers the following topics:
• Introduction to complexity and algorithm efficiency
• Heuristics and neighborhoods
• Neighborhood based metaheuristics
• Population based metaheuristics: genetics, ant colony
• Hybrid methods
• Parallel metaheuristics
• Matheuristics
The course in organized in classes, giving both theory and examples from the literature, and laboratories introducing the main software frameworks for metaheuristic prototyping. The course is taught in English. The final exam will consist in the implementation of a metaheuristic for a network optimization project.
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Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.