MODELLISTICA E OTTIMIZZAZIONE

ING-INF/04 - 9 CFU - 1° semestre

Docente titolare dell'insegnamento

ARTURO BUSCARINO


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 piĆ¹ comuni metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineare e non lineare.

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


Altro materiale didattico

Il materiale didattico, inclusi compiti d'esame e slide su argomenti specifici, è pubblicato su Studium



Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Introduzione: Richiami di teoria dei sistemiTesto 1: Cap.1-2 
2Concetti fondamentali e terminologiaTesto 1: Cap 1-2 
3Le decomposizioni canonicheTesto 1: Cap 3 
4Decomposizione ai valori singolariTesto 1: Cap 4 
5Analisi alle componenti principali e Realizzazione bilanciata a catena apertaTesto 1: Cap 5 
6Sistemi simmetriciTesto 1: Cap 7 
7Controllo OttimoTesto 1: Cap 8 
8Problemi basati su Linear Matrix InequalitiesTesto 1: Cap 12 
9Introduzione alla programmazione Lineare Testo 2: Cap. 1-2-3 
10Metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineareTesto 2: Cap 4-5 
11Modellistica 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


ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

I testi dei compiti d'esame sono pubblicati su Studium




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