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Optimization methods for engineering problems

01RGBRV

A.A. 2018/19

Course Language

Inglese

Degree programme(s)

Doctorate Research in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lecturers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Co-lectures
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
PERIODO: MAGGIO 2018 Il corso si propone di presentare i principali concetti operativi dell’ottimizzazione nonlineare su base deterministica (metodi di ricerca di ordine zero, metodi del gradiente, quadratic optimization) e stocastica (metodi genetici, swarm, artificial immune etc.). Vengono inoltre presentati alcuni esempi di ottimizzazione nell’ambito delle applicazioni elettromagnetiche ed energetiche. The course aims at introducing the main operative concepts of nonlinear optimization both on deterministic (search methods, gradient methods, quadratic optimization) and on stochastic (genetic algorithm, swarm, artificial immune etc.) basis. Some application examples in the field of electromagnetics and energy application will be presented.
PERIODO: MAGGIO 2018 Il corso si propone di presentare i principali concetti operativi dell’ottimizzazione nonlineare su base deterministica (metodi di ricerca di ordine zero, metodi del gradiente, quadratic optimization) e stocastica (metodi genetici, swarm, artificial immune etc.). Vengono inoltre presentati alcuni esempi di ottimizzazione nell’ambito delle applicazioni elettromagnetiche ed energetiche. The course aims at introducing the main operative concepts of nonlinear optimization both on deterministic (search methods, gradient methods, quadratic optimization) and on stochastic (genetic algorithm, swarm, artificial immune etc.) basis. Some application examples in the field of electromagnetics and energy application will be presented.
1. Introduzione all’ottimizzazione per applicazioni ingegneristiche 2. Ottimizzazione deterministica nonlineare per problemi scalari 3. Ottimizzazione stocastica per problemi scalari 4. Ottimizzazione di problemi vettoriali o multi-obiettivo 5. Esempi di applicazioni ingegneristiche 1. Introduction to applied optimization in engineering 2. Nonlinear deterministic optimization for single value problems 3. Stochastic optimization for single value problems 4. Multi-objective optimization 5. Application examples
1. Introduzione all’ottimizzazione per applicazioni ingegneristiche 2. Ottimizzazione deterministica nonlineare per problemi scalari 3. Ottimizzazione stocastica per problemi scalari 4. Ottimizzazione di problemi vettoriali o multi-obiettivo 5. Esempi di applicazioni ingegneristiche 1. Introduction to applied optimization in engineering 2. Nonlinear deterministic optimization for single value problems 3. Stochastic optimization for single value problems 4. Multi-objective optimization 5. Application examples
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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.
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