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Ottimizzazione della Reliablity di un Sistema HW/SW
Parole chiave ALGORITMI GENETICI, OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA, MODELLI MATEMATICI, STATISTICA
Riferimenti STEFANO DI CARLO
Riferimenti esterni Alessandro Savino - alessandro.savino@polito.it
Gruppi di ricerca TESTGROUP - TESTGROUP
Tipo tesi RICERCA, INNOVATIVA MODELLI
Descrizione Quando ci si confronta con i moderni sistemi a microprocessore, il tempo richiesto per la messa in produzione si è talmente ridotto da rendere impossibili delle campagne di test che possano garantire la reliability del sistema dopo la produzione. In questi anni ci siamo occupati proprio di questo e pensiamo di aver risolto il problema! Ma vogliamo fare di più! Pensiamo di poter portare i nostri modelli di valutazione statistica della reliability su un altro livello.
In particolare vogliamo essere in grado di esplorare lo spazio della alternative in modo da suggerire al system designer la corretta combinazione di componenti per il suo sistema nello stesso modo in cui Google vi suggerisce quali frasi state scrivendo mentre le state ancora digitando. In tal senso, pensiamo che le tecniche di Extremal optimization siano la strada giusta.
Durante la tesi, il candidato farà parte del gruppo di ricerca, avendo la possibilità di imparare e sperimentare tecniche basate sulla programmazione genetica e sugli algoritmi di extremal optmization. Inoltre, vedrà espandersi le proprie capicità di programmazione così come la conoscenza dei modelli statistici (tanto usati nel mondo del lavoro). Infine, i più curiosi potrebbero anche confrontarsi con i concetti di costruzione e programmazione di interfacce grafiche.
Conoscenze richieste C/C++
Scadenza validita proposta 10/09/2016
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