MODELLISTICA E OTTIMIZZAZIONE

Anno accademico 2021/2022 - 1° anno
Docente: Arturo BUSCARINO
Crediti: 9
SSD: ING-INF/04 - AUTOMATICA
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 134 di studio individuale, 39 di lezione frontale, 52 di esercitazione
Semestre:

Obiettivi formativi

Fornire conoscenze relative alla modellistica di sistemi lineari e alle tecniche di controllo ottimo e in presenza di incertezza. Fornire elementi di modellistica non lineare basati su algoritmi neurali. Fornire conoscenze relative ai più comuni metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineare e non lineare.


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il corso si svilupperà mediante lezioni frontali ed esercitazioni in aula multimediale con l'ausilio del programma Matlab.


Prerequisiti richiesti

Conoscenze di base sui sistemi dinamici lineari.


Frequenza lezioni

Lo studente è tenuto a frequentare almeno il 70% delle lezioni del corso, cfr. Punto 3.3 del Regolamento Didattico del CLM in Ingegneria Gestionale, l’iscrizione al corso è obbligatoria sul sito studium.unict.it.


Contenuti del corso

Il corso ha come obiettivo di fornire conoscenze relative alla modellistica e al controllo di sistemi. In particolare, si affronteranno tematiche inerenti il controllo ottimo e il controllo in presenza di incertezza. Inoltre, verranno forniti elementi di modellistica avanzata basata su algoritmi innovativi. Infine, si introdurrà la tematica della risoluzione di problemi di programmazione lineare mediante le tecniche algoritmiche più usate.


Testi di riferimento

1. L. Fortuna, M. Frasca, Optimal and Robust Control - Advanced topics with MATLAB, CRC Press

2. F. S. Hillier, G.J. Liebermann, Introduction to Operations Research, Ed. McGraw Hill

3. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Prentice Hall



Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Introduzione: Richiami di teoria dei sistemiTesto 1: Cap.1-2 
2Concetti fondamentali e terminologiaTesto 1: Cap 1-2 
3Decomposizione ai valori singolariTesto 1: Cap 4 
4Analisi alle componenti principali e Realizzazione bilanciata a catena apertaTesto 1: Cap 5 
5Sistemi simmetriciTesto 1: Cap 7 
6Controllo OttimoTesto 1: Cap 8 
7Problemi basati su Linear Matrix InequalitiesTesto 1: Cap 12 
8Introduzione alla programmazione Lineare Testo 2: Cap. 1-2-3 
9Metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineareTesto 2: Cap 4-5 
10Modellistica mediante reti neuraliTesto 3 

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta e in una successiva prova orale inerente l'esposizione di un esercizio svolto mediante l'uso di MATLAB e un argomento di carattere teorico


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

I testi dei compiti d'esame sono pubblicati su Studium