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PORTALE DELLA DIDATTICA

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:
Gli studenti e le studentesse con disabilitÓ o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'UnitÓ Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione pi¨ idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam:
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
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