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Stochastic optimization and optimal learning

01TBCRT

A.A. 2018/19

Course Language

Italian

Course degree

Doctorate Research in Matematica Pura E Applicata - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 15
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Brandimarte Paolo Professore Ordinario MAT/09 15 0 0 0 2
Teaching assistant
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A ***    
2018/19
PERIODO: APRILE - GIUGNO Il corso tratta problemi di ottimizzazione dinamica in condizioni di incertezza, affrontati mediante algoritmi di programmazione dinamica stocastica. Verranno considerati metodi numerici classici e metodi basati su simulazione Monte Carlo, oltre a problemi in cui le azioni hanno influenza sulla conoscenza del sistema.
PERIOD: APRIL - JUNE We deal with dynamic optimization problems under uncertainty, tackled by stochastic dynamic programming. We will consider classical numerical solution methods as well as simulation-based methods. We will also deal with problems where actions influence knowledge.
 Il quadro generale: programmazione stocastica con ricorso, ottimizzazione robusta, programmazione dinamica stocastica.  Generazione di scenari: metodi Monte Carlo; metodi deterministici (quasi-Monte Carlo, quadrature Gaussiane, moment matching).  Programmazione dinamica: equazione di Bellman.  Metodi numerici classici e ottimizzazione basata sulla simulazione (reinforcement learning).  Optimal learning: approcci Bayesiani e knowledge gradient.
 General framework: stochastic programming with recourse, robust optimization, stochastic dynamic programming.  Scenario generation: Monte Carlo; deterministic methods (quasi-Monte Carlo, Gaussian quadrature, moment matching).  Dynamic programming and Bellman equation.  Classical numerical methods and simulation-based optimization (reinforcement learning).  Optimal learning: Bayesian approaches and knowledge gradient.
ModalitÓ di esame:
Exam:
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