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Politecnico di Torino | |||||||||||||||||
Anno Accademico 2009/10 | |||||||||||||||||
01GQOHK, 01GQOGI, 01GQOHG, 01GQOHJ, 01GQOHM, 01GQOJB Metodi di ottimizzazione per l'ingegneria |
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Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino Corso di L. Specialistica in Ingegneria Fisica - Torino Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino Espandi... |
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Obiettivi dell'insegnamento
Obiettivo del corso è fornire conoscenze di base sull'uso pratico delle tecniche di Ottimizzazione, comuni a diversi problemi di ingegneria e utili agli ing. informatici. Il corso, pur con salde basi teoriche, è orientato alle applicazioni su problemi concreti e considera in dettaglio le applicazioni possibili. Vengono chiarite le motivazioni e le proprietà delle varie tecniche risolutive, con particolare riferimento alla convergenza e alla robustezza. Al termine del corso lo studente sarà in grado di affrontare con successo problemi di ottimizzazione non lineare, potendo scegliere a ragion veduta le tecniche più adatte al suo problema.
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Programma
La struttura geometrica dei problemi di ottimo in spazi a dimensioni finite, con e senza vincoli; caratteristiche dei punti di ottimo e condizioni necessarie (e.g. Kuhn Tucker). Esempi di utilizzazione per la soluzione analitica di problemi di approssimazione e di controllo
Metodi iterativi di ricerca dell'ottimo: definizioni comuni e proprietà desiderate (e.g. convergenza e robustezza) gradiente e metodi derivati (gradiente coniugato, metodi del secondo ordine) metodi di programmazione quadratica e non lineare algoritmi probabilistici (e,g. Box and Jenkins, algoritmi genetici) esempi di utilizzazione per problemi reali le reti neurali come 'ottimizzatori' Il problema di ottimo per sistemi dinamici a tempo discreto. Formulazione generale Il caso quadratico (problema di filtraggio e di controllo) |
Laboratori e/o esercitazioni
Il corso fa ampio uso di esercitazioni con l'uso di Matlab; lo studente si confronterà con una serie di problemi concreti, per la cui soluzione utilizzerà le diverse tecniche presentate nel corso, confrontandone i risultati. L'uso dello strumento Matlab permette, soprattutto nella prima parte del corso, una rapida comprensione della struttura geometrica dei problemi e delle proprietà delle varie tecniche.
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Bibliografia
Linear and Non Linear Programming
autore: D.G. Luenberger casa ed.:J. Wiley |
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Orario delle lezioni |
Statistiche superamento esami |
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