| Politecnico di Torino | |||||||||||||||||
| Anno Accademico 2017/18 | |||||||||||||||||
| 01QSAIU Heuristics and metaheuristics for problem solving: new trends and software tools |
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Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi - Torino |
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Presentazione
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. |
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Programma
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. |
| Orario delle lezioni |
| Statistiche superamento esami |
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