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 più 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

	Argomenti	Riferimenti testi
1	Introduzione: Richiami di teoria dei sistemi	Testo 1: Cap.1-2
2	Concetti fondamentali e terminologia	Testo 1: Cap 1-2
3	Le decomposizioni canoniche	Testo 1: Cap 3
4	Decomposizione ai valori singolari	Testo 1: Cap 4
5	Analisi alle componenti principali e Realizzazione bilanciata a catena aperta	Testo 1: Cap 5
6	Sistemi simmetrici	Testo 1: Cap 7
7	Controllo Ottimo	Testo 1: Cap 8
8	Problemi basati su Linear Matrix Inequalities	Testo 1: Cap 12
9	Introduzione alla programmazione Lineare	Testo 2: Cap. 1-2-3
10	Metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineare	Testo 2: Cap 4-5
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

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

I testi dei compiti d'esame sono pubblicati su Studium

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