TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE PER I SISTEMI ELETTRICI

TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE PER I SISTEMI ELETTRICI

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iten
Codice
101704
ANNO ACCADEMICO
2020/2021
CFU
3 cfu al 2° anno di 8731 INGEGNERIA ELETTRICA (LM-28) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-IND/33
LINGUA
Italiano
SEDE
GENOVA (INGEGNERIA ELETTRICA )
periodo
Annuale
materiale didattico

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.

Modalità 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

  1. Ottimizzazione non vincolata
  2. Ottimizzazione vincolata:
    • Condizioni di ottimo del I ordine
    • Condizioni di ottimo del II ordine
  3. Problemi di ottimizzazione convessa
  4. Metodi Active Set:
    • Metodo del Gradiente Proiettato
  5. Classificazione dei problemi di ottimizzazione:
    • Programmazione lineare
    • Programmazione quadratica
    • Problemi non lineari (cenni)
    • Programmazione misto-intera (cenni)
  6. 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

Ricevimento: Su appuntamento contattando il docente via mail.

Commissione d'esame

MARIO NERVI (Presidente)

MANSUETO ROSSI

MATTEO SAVIOZZI

GIORGIO MOLINARI

PAOLO MOLFINO

MASSIMO BRIGNONE

PAOLA GIRDINIO

FRANCESCO CONTE (Presidente Supplente)

LEZIONI

Modalità 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.

ORARI

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

Modalità d'esame

Oral interview

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
22/07/2021 10:00 GENOVA Esame su appuntamento
22/07/2021 10:00 GENOVA Orale
09/09/2021 10:00 GENOVA Esame su appuntamento
09/09/2021 10:00 GENOVA Orale