Sillabo dell'insegnamento

• A - Fondamenti
TIC - Teoria dell'Informazione e Codici
Codifica Gray. Codifica dei parametri. Introduzione all'ambiente di analisi dati matlab: istruzioni e costrutti fondamentali. Ottimizzazioni e vettorializzazione del codice sorgente. Interfacce grafiche.
COM - Complessita'
Introduzione al calcolo della complessita'. Introduzione agli algoritmi e programmi genetici. Schemi e teorema dello schema.
* CAL - Calcolabilita'
Architetture a mesh, ad ipercubo e piramidali. Simulazione Montecarlo. Metodi evolutivi. Misure di bontà e valutazione (speed-up, overhead).
• B - Algoritmi
TAA - Tecniche Algoritmiche Avanzate
Algoritmi classici in matlab: generazioni pseudocasuali, permutazioni, notazioni e visita ai grafi. Algoritmi e programmi genetici. Selezione (per grado, torneo, elitaria, casuale). rossover e mutazione (uniformi, a singolo taglio, a piu' tagli...) e loro protezione. Estensione a più di 52 bit. Parsing.
• M - Rappresentazione della conoscenza
* RP - Risoluzione di Problemi
Zeri e intersezioni di funzioni generiche, TSP, SAT, SPP.
* RP - Risoluzione di Problemi
Scheduling, fitting, inversione approssimata di matrici (anche non invertibili), generazione circuiti elettrici.