MODELLISTICA E OTTIMIZZAZIONE
Anno accademico 2022/2023 - Docente: Arturo BUSCARINORisultati di apprendimento attesi
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 anche usando 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, A. Buscarino, Optimal and Robust Control - Advanced topics with MATLAB, CRC Press, 2021.
2. F. S. Hillier, G.J. Liebermann, Introduction to Operations Research, Ed. McGraw Hill, 11th edition, 2021.
3. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson, 2016.
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
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1 | Introduzione: Richiami di teoria dei sistemi | Testo 1: Cap.1-2 |
2 | Concetti fondamentali e terminologia | Testo 1: Cap 1-2 |
3 | Decomposizione ai valori singolari | Testo 1: Cap 4 |
4 | Analisi alle componenti principali e Realizzazione bilanciata a catena aperta | Testo 1: Cap 5 |
5 | Sistemi simmetrici | Testo 1: Cap 7 |
6 | Controllo Ottimo | Testo 1: Cap 8 |
7 | Problemi basati su Linear Matrix Inequalities | Testo 1: Cap 12 |
8 | Introduzione alla programmazione Lineare | Testo 2: Cap. 1-2-3 |
9 | Metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineare | Testo 2: Cap 4-5 |
10 | Metodi di risoluzione di problemi di programmazione binaria e non lineare | Testo 2: Cap. 12-13 |
11 | Modellistica mediante reti neurali | Testo 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