Politecnico di Torino
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Anno Accademico 2013/14
01NNEOV, 01NNENG
Modelli e sistemi a eventi discreti
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Anni incarico
Calafiore Giuseppe Carlo ORARIO RICEVIMENTO O2 ING-INF/04 40 20 0 5
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/04 6 C - Affini o integrative A11
Esclusioni:
01NPQ; 01NPR; 04CFI; 01PDC; 01PDX; 01OUV
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Presentazione
The course is taught in Italian.
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 corso 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.
Risultati di apprendimento attesi
- 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.
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
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.
Programma
- Modellistica dei sistemi dinamici a eventi discreti: stati, eventi, transizioni, grafi.
- Richiami di teoria della probabilità e di algebra lineare.
- Sistemi dinamici a eventi discreti, macchine a stati temporizzate, formalismi di specifica.
- La simulazione dei sistemi dinamici a eventi discreti.
- Processi stocastici; distribuzione di Poisson, esponenziale e Gamma.
- Catene di Markov a tempo continuo e a tempo discreto.
- Teoria delle code Markoviane.
- Reti di code aperte e reti di code chiuse. Metodi di soluzione.
- Problemi di ottimizzazione del flusso su reti.
- Esempi di problemi tratti da svariati contesti applicativi.