CODICE 101704 ANNO ACCADEMICO 2022/2023 CFU 3 cfu anno 2 INGEGNERIA ELETTRICA 8731 (LM-28) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-IND/33 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre MODULI Questo insegnamento è un modulo di: TECNICHE NUMERICHE E DI OTTIMIZZAZIONE PER L'INGEGNERIA ELETTRICA MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Il corso introduce i principali problemi di ottimizzazione (vincolata, non vincolata, convessa) e ne illustra le principali tecniche di risoluzione, allo scopo si avviare lo studente al loro utilizzo nei vari settori dell'ingegneria elettrica. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO L'obiettivo del corso è introdurre i principi e i metodi di risoluzione di base dei problemi di ottimizzazione. Sarano considerati problemi di differenti classi: (1) ottimizzazione non vincolata, (2) ottimizzazione vincolata, (3) ottimizzazione convessa, (4) problemi di programmazione lineare, (5) problemi di ottimizzazione quadratica, (6) problemi non lineari, (7) programmazione misto-intera. Saranno poi introdotti i metodi di risoluzione e saranno descritti gli strumenti software utilizzabili per la risoluzione dei problemi di ottimizzazione. Una volta concluso il corso, gli studenti saranno in grado di riconoscere la classe di un problema di ottimizzazione e di individuare ed implementarne la risoluzione. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni teoriche in aula con discussione di problemi applicativi. Correzione di esercitazioni individuali, svolte in autonomia dagli Studenti, fuori dall’orario di lezione frontale. PROGRAMMA/CONTENUTO Ottimizzazione non vincolata Ottimizzazione vincolata: Condizioni di ottimo del I ordine Condizioni di ottimo del II ordine Problemi di ottimizzazione convessa Metodi Active Set: Metodo del Gradiente Proiettato Classificazione dei problemi di ottimizzazione: Programmazione lineare Programmazione quadratica Problemi non lineari (cenni) Programmazione misto-intera (cenni) Implementazione in Matlab di problemi di ottimizzazione: Funzione “linprog” Funzione “fmincon” Funzione “intprog” TESTI/BIBLIOGRAFIA J. Nocedal, S. J. Wright, “Numerical Optimization”, Springer, 1999 Manuale Matlab: https://it.mathworks.com/help/ DOCENTI E COMMISSIONI MATTEO SAVIOZZI Ricevimento: Mercoledì 11-13. Commissione d'esame MARIO NERVI (Presidente) MASSIMO BRIGNONE FABIO D'AGOSTINO PAOLA GIRDINIO DANIELE MESTRINER PAOLO MOLFINO GIORGIO MOLINARI GABRIELE MOSAICO MANSUETO ROSSI MATTEO SAVIOZZI (Presidente Supplente) LEZIONI INIZIO LEZIONI https://corsi.unige.it/8731/p/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Oral interview Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 17/01/2023 09:30 GENOVA Orale 17/01/2023 09:30 GENOVA Orale 14/02/2023 09:30 GENOVA Orale 14/02/2023 09:30 GENOVA Orale 30/05/2023 09:30 GENOVA Orale 30/05/2023 09:30 GENOVA Orale 13/06/2023 09:30 GENOVA Orale 13/06/2023 09:30 GENOVA Orale 04/07/2023 09:30 GENOVA Orale 04/07/2023 09:30 GENOVA Orale 18/07/2023 09:30 GENOVA Orale 18/08/2023 09:30 GENOVA Orale 12/09/2023 09:30 GENOVA Orale 12/09/2023 09:30 GENOVA Orale