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Modelli e sistemi a eventi discreti
01NNEOV
A.A. 2024/25
Lingua dell'insegnamento
Italiano
Corsi di studio
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Organizzazione dell'insegnamento
| Didattica | Ore |
|---|---|
| Lezioni | 40 |
| Esercitazioni in aula | 20 |
Docenti
| Docente | Qualifica | Settore | h.Lez | h.Es | h.Lab | h.Tut | Anni incarico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fracastoro Giulia | Ricercatore a tempo det. L.240/10 art.24-B | IINF-04/A | 20 | 20 | 0 | 0 | 1 |
Collaboratori
Didattica
| SSD | CFU | Attivita' formative | Ambiti disciplinari |
|---|---|---|---|
| ING-INF/04 | 6 | B - Caratterizzanti | Ingegneria informatica |
2024/25
I processi dinamici presenti in svariati contesti quali, ad esempio, la robotica, l'automazione di fabbrica, le reti, e i sistemi economici, non hanno soltanto un comportamento di natura continua, quale quello studiato tradizionalmente nella teoria dei sistemi e dei controlli automatici, ma anche un'importante componente "discreta," dovuta all’occorrenza di "eventi" asincroni (ad esempio, guasti) che possono modificare istantaneamente lo stato del sistema stesso. Lo studio di sistemi di natura discreta si differenzia notevolmente da quello dei classici sistemi nei quali lo stato evolve con continuità. Scopo di questo insegnamento è introdurre gli elementi della modellistica dei sistemi dinamici a stati ed eventi discreti, svilupparne la relativa teoria, in contesto deterministico e stocastico, e quindi analizzarne il comportamento e quantificarne le prestazioni, sia per via analitica che per via di simulazione su calcolatore.
The course is taught in Italian.
Dynamical processes arising in various contexts, such as robotics, factory automation, networks, and economical systems, do not only possess a "continuous" behavior (i.e., the one which is typically studied in classical courses on systems and control theory), but also contain a "discrete" behavior, produced by the occurrence of asynchronous "events" (for instance, a component’s failure) that may modify instantaneously the system’s state. The analysis of systems of discrete nature requires tools and models that are quite different from the ones used in the traditional study of systems with continuous states. The purpose of this course is to introduce the basic elements necessary to understand the modeling of discrete event systems, to develop the relative theory, both in a deterministic and in a stochastic setting, and to analyze quantitatively their behavior, via an analytic approach or via a computer simulation one.
- Conoscenza degli strumenti analitici per la rappresentazione di sistemi dinamici a eventi discreti, in contesto sia deterministico che stocastico;
- Capacità di modellare semplici problemi che sorgono nei campi dei processi produttivi automatici e gestionali;
- Capacità di valutare le prestazioni del sistema, sia per via analitica che simulativa, e di dimensionare i parametri del sistema in fase di progetto;
- Comprensione delle caratteristiche dei sistemi interconnessi a rete.
Conoscenza di base di calcolo delle probabilità, analisi matematica, algebra lineare. Può essere utile (anche se non strettamente richiesta) la conoscenza di base della teoria dei sistemi o dei controlli automatici.
- Richiami di probabilità e algebra lineare (1.5 ore)
- Sistemi dinamici a eventi discreti, macchine a stati temporizzate (9 ore).
- Processi stocastici; processi di Poisson (4.5 ore).
- Catene di Markov a tempo continuo e a tempo discreto (13.5 ore).
- Catene di nascita e morte (4.5 ore).
- Teoria delle code Markoviane (12 ore).
- Reti di code aperte e reti di code chiuse. Metodi di soluzione (15 ore).
L'insegnamento è organizzato in lezioni ed esercitazioni in aula. Le esercitazioni sono basate su "schede" di esercizi nelle quali gli studenti sono chiamati a risolvere sia problemi di natura analitica sia problemi che richiedono l’uso del calcolatore per simulare, stimare, valutare e ottimizzare le prestazioni di un processo.
Il materiale didattico relativo all'insegnamento consiste nei testi sotto riportati, affiancato da dispense integrative pubblicate in rete dal docente.
C. G. Cassandras e S. Lafortune, “Introduction to Discrete Event Systems”, Kluwer (in inglese).
G. Calafiore, “Elementi di Automatica,” CLUT (II edizione).
Slides; Libro di testo; Esercitazioni di laboratorio risolte; Video lezioni tratte da anni precedenti;
E' possibile sostenere l’esame in anticipo rispetto all’acquisizione della frequenza
Modalità di esame: Prova scritta (in aula);
Exam: Written test;
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I crediti relativi all'insegnamento vengono acquisiti a seguito del superamento di un esame scritto della durata di 1h30m. L'esame intende accertare l'acquisizione da parte dello studente delle principali tecniche di analisi e progetto di sistemi a eventi discreti descritte durante il corso. A tale scopo, l'esame consiste nella risoluzione di esercizi sia a risposta multipla che a risposta libera. E' possibile usare appunti durante l'esame. Il voto finale viene calcolato sulla base del risultato del test scritto, tenendo presente che la somma dei punti dei singoli esercizi assomma a un totale maggiore di 30. Uno studente che ottiene un punteggio maggiore di 30 ottiene 30 e lode.
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.