Ricerca di contatti, progetti,
corsi e pubblicazioni

Metodi euristici di ottimizzazione: analisi teorica e sperimentale

Persone

Responsabili

Gambardella L.

(Responsabile)

Collaboratori

Ambühl Christoph

(Collaboratore)

Mastrolilli M.

(Collaboratore)

Abstract

Molti problemi di ottimizzazione presentano un´intrinseca complessità computazionale. Tali problemi sono spesso vitali per molti campi dell´informatica che vanno dal VLSI CAD, all´intelligenza artificiale, alla biologia computazionale, alla logistica, ecc. Ciò ha condotto all´uso di euristiche per l´ottimizzazione, che pur non offrendo garanzie teoriche sulle prestazioni, si dimostrano sperimentalmente estremamente efficaci. Molte strategie euristiche (per esempio Ant Colony Optimization, Simulated Annealing, Genetic algorithms) sono state proposte e sperimentate con successo su molti problemi difficili. Queste metodologie presentano differenti e attraenti strategie che integrano meccanismi stocastici con la conoscenza specifica del problema. Capire quando e in che misura tali metodi euristici abbiano successo o falliscano è una sfida sia per la "teoria" che per la "pratica". Scopo del progetto è di combinare rigore matematico e tecniche sperimentali al fine di una migliore comprensione di tali strategie. Una prima parte, in fase di conclusione, è stata realizzata in collaborazione con l´Università di Ginevra.

Informazioni aggiuntive

Data d'inizio
01.10.2003
Data di fine
31.10.2005
Durata
25 Mesi
Enti finanziatori
Stato
Concluso
Aree di ricerca
P160 Statistics, operation research, programming, actuarial mathematics
P176 Artificial intelligence