Il corso è orientato allo studio e all'analisi di sofisticati ed efficienti algoritmi di ottimizzazione per la soluzione di problemi non standard caratterizzati, ad esempio, da un elevato
numero di variabili, dalla presenza di forti non linearità e di rumore, dalla presenza di variabili continue e variabili discrete, dalla presenza di più decisori.
Dotare lo studente di basi metodologiche e di tecniche algoritmiche per la soluzione di varie classi di problemi delle scienze applicate di notevole difficoltà dovuta, ad esempio, all'elevato numero di variabili, alla presenza di forti non linearità e di rumore, alla disponibilità di informazioni parziali sul problema.
I due aspetti del corso, quello metodologico e quello applicativo, consentiranno allo studente di acquisire da un lato la capacità di utilizzare e adattare appropriatamente, per la soluzione di problemi complessi, algoritmi di ottimizzazione esistenti, dall'altro la capacità di progettare e realizzare nuovi algoritmi.
Prerequisiti
Algebra lineare, analisi matematica
Metodi Didattici
Lezioni frontali
Modalità di verifica apprendimento
Prova orale
Programma del corso
Metodi di decomposizione per problemi a larga scala
Metodi di ottimizzazione online
Metodi di ottimizzazione globale
Teoria dei giochi ed equilibri
Metodi di programmazione non lineare mista intera
Metodi di ottimizzazione "sparsa"
Applicazioni: apprendimento automatico, problemi di controllo, sistemi di telecomunicazione.