Programma
Ore 09:00: Registrazione Partecipanti
Ore 09:30: Prima Parte:
*
Panoramica sui differenti approcci all’ottimizzazione.
* Convergenza fra approcci deterministici classici (ricerca operativa) e
approcci stocastici più recenti
* Ottimizzazione stocastica,
- ispirata all’evoluzione
delle specie (Evolutionary Algorithms)
- ispirata al comportamento
delle formiche in cerca di cibo (Ant Colony Optimization)
- ispirata al comportamento
degli sciami di api alla ricerca dei fiori (Swarm Intelligence)
* Esempi
di applicazioni all’ottimizzazione multi-modale dei trasporti ed alla logistica
Ore 11:00: Coffee Break
Ore 11:15: Seconda Parte:
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Necessità di passare da una modellizzazione a singolo
obiettivo a quella multi-obiettivo
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Ottimizzazione multi-obiettivo lessicografica e alla
Pareto
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Algoritmi Evolutivi Multi-Obiettivo
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Esempio di applicazione all’ottimizzazione
multi-modale dei trasporti ed alla logistica
* Possibile
ottimizzazione tenendo conto di fonti di informazioni eterogenee e social:
l’approccio Big Data
Ore 12:30: Chiusura Lavori
Docenti