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Algoritmi Evolutivi
Codice: | ZY563 | Crediti: | 3 | Semestre: | 2 | Sigla: | AEV | |
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Settore disciplinare: | INF/01 - Informatica |
Docente
Francesco Masulli
Tel. +39 010 353 6604Prerequisiti
Programmazione. Elementi di probabilità e statistica.
Obiettivi di apprendimento
Capacità di implementare gli Algoritmi Evolutivi e di utlizzarli per la
soluzione di problemi applicativi complessi.
Descrizione
Gli Algoritmi Evolutivi sono procedure di ricerca ispirate ai meccanismi
dell'evoluzione biologica che permettono di affrontare problemi problemi
complessi in vari domini applicativi come routing, scheduling, allocazione
ottimale di risorse, progettazione automatica, controllo, identificazione di
sistemi, analisi di immagini, stock prediction, credit scoring, risk
assessment, ecc. Nel corso verranno presentati vari tipologie di Algoritmi
Evolutivi come gli Algoritmi Genetici, le Strategie Evolutive e la
Programmazione Genetica.
English Description
null
Programma
Capacità di implementare gli Algoritmi Evolutivi e di utlizzarli per la
soluzione di problemi applicativi complessi.
Bibliografia
Testo di riferimento:
D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine
Learning, Addison Wesley, 1989
Testi di approfondimento:
W. Banzhaf, P. Nordin, R. E. Keller, F.D. Francone, Genetic
Programming: An Introduction, Morgan Kaufmann, 1997.
R. L. Haupt, S. E.Haupt, Practical Genetic Algorithms,
Wiley-Interscience, 1998.
J.R. Koza, Genetic Programming, MIT Press, 1992.
M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algoritms, MIT Press, 1996
R. Poli, W.B. Langdon, Foundations of Genetic Programming, Springer
Verlag, 2001
H.P. Schwefel, Evolution and Optimum Seeking, J. Wiley & Sons, 1995
W.H. Press, S. A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical
Recepies in C: the art of scientific computing (2nd ed.), Cambridge
University Press, 1992
A.Tettamanzi, M. Tomassini, Soft Computing: Integrating Evolutionary,
Neural, and Fuzzy Systems, Springer Verlag, 2001Modalità di esame
Scritto e orale