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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Ottimizzazione stocastica'

Author: Grafiati

Published: 9 March 2023

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Ottimizzazione stocastica"

1

FRANCHINI, Giorgia. "Selezione degli iperparametri nei metodi di ottimizzazione stocastica." Doctoral thesis, Università degli studi di Modena e Reggio Emilia, 2021. http://hdl.handle.net/11380/1237616.

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Abstract:

Nel contesto del Deep Learning, la fase computazionalmente più costosa è l’addestramento completo dell'algoritmo di apprendimento. Infatti, la progettazione di un nuovo algoritmo di apprendimento richiede un'estesa indagine numerica con l'esecuzione di un numero significativo di prove sperimentali. Un aspetto fondamentale nella progettazione di un adeguato algoritmo di apprendimento è la selezione degli iperparametri (parametri che non vengono addestrati durante il processo di apprendimento), in modo statico o adattivo. Lo scopo di questa tesi è quello di indagare le strategie di selezione

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2

Prevedello, Paolo. "Ottimizzazione stocastica di una microrete con tecnologia "vehicle-to-grid"." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016.

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Abstract:

La presente tesi ha come obiettivo quello di sviluppare un modello per la gestione ottimizzata delle unità di generazione e di accumulo di una microrete elettrica. La tesi analizza, come caso studio di riferimento, una microrete contenente impianti di generazione da fonti rinnovabili, sistemi di accumulo a batteria (BES:Battery Energy System) e stazioni di ricarica per veicoli elettrici. In particolare le stazioni di ricarica sono a flusso bidirezionale, in grado di fornire servizi di tipo "grid-to-vehicle"(G2V) e "vehicle-to-grid" (V2G). Il modello consente di definire, come sistema di dispa

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3

Carmignan, Silvia. "Metodo del gradiente stocastico in ricostruzione di immagini tomografiche." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16177/.

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Abstract:

Nell'ambito dell'analisi numerica la tomografia si traduce in problemi di ottimizzazione dalle dimensioni molto elevate (dell'ordine di diversi terabyte) da risolvere nel minor tempo possibile. Si è pensato di testare l'approccio stocastico già presente nel machine learning (ulteriore ambito in cui sono presenti problemi con insiemi di dati molto grandi), per conoscerne l'eventuale compatibilità coi problemi di imaging sparsi e di grandi dimensione. Viene utilizzato il metodo del gradiente stocastico con diversi mini-batch e confrontato con il metodo deterministico del gradiente proiettato,

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4

Fanigliulo, Claudio. "Valutazione su base stocastica dell'area contribuente al deflusso fluviale." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15097/.

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Abstract:

Il bilancio idrologico sul bacino idrografico talvolta non si chiude in pareggio; questo è dovuto alla presenza di incertezze nei dati o nella modellazione dei processi. Una delle possibili cause può essere individuata nell'area contribuente del bacino idrografico la quale viene determinata su base strettamente topografica tramite l'identificazione delle linee di spartiacque. Però, la sua definizione potrebbe non essere corretta in quanto l'area contribuente risulta influenzata anche dalla presenza di spartiacque sotterranei i quali potrebbero non essere rilevati. Tale problematica è stata af

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5

Filippini, Mattia. "Magnetic gears numerical modelling and optimization." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2019. http://hdl.handle.net/11577/3425766.

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Abstract:

The main focus of this thesis is to provide efficient modelling and optimization strategies for a certain electro-magnetic device known as magnetic gear. In particular, magnetic, thermal and mechanical models are discussed and the non-linear material models are examined, including permanent magnets demagnetization algorithms and hysteresis models in laminated sheets. From the magnetic modelling point of view, an analytic approach for the initial simplified gear design is presented. A special focus is given to the computational burden of the method that is especially tailored for stochastic opt

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6

MARELLA, ANDREA. "Metodi innovativi di monitoraggio e di analisi di dati di traffico per la soluzione di problemi di ottimizzazione stocastica di impianti semaforici coordinati." Doctoral thesis, Università degli studi di Genova, 2021. http://hdl.handle.net/11567/1034676.

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Abstract:

Lo sviluppo dell’informatica e l’implementazione dei progetti di Smart City hanno permesso in pochi anni di disporre di un’enorme quantità di dati. Come mettere a frutto queste informazioni è l’obiettivo del presente lavoro. Il campo dell’Intelligent Transportation Systems (ITS) è uno dei settori nel quale la ricerca sui nuovi dati, combinata con l’Artificial Intelligent (AI), ha iniziato a mostrare risultati interessanti. L’ITS permette di fornire servizi innovativi e avanzati relativi alle modalità di trasporto e gestione del traffico e consente agli utenti di fare scelte più intelligenti qu

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7

Chiriatti, Sara. "Implementazione di un modello stocastico per la simulazione di una microrete con tecnologia vehicle to grid." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/13949/.

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Abstract:

L'obiettivo della tesi è l'implementazione tramite l’utilizzo del software AIMMS di un modello stocastico multistage che permetta di simulare il comportamento di una microrete situata in un ambiente industriale. Il fine dell’algoritmo è quello di risolvere, nel rispetto dei vincoli tecnici, il problema del dispacciamento. Nella microrete considerata sono presenti un parcheggio con tecnologia vehicle-to-grid, un sistema grid-to-vehicle, dei carichi industriali e un impianto di generazione fotovoltaica. Per tenere conto delle incertezze del modello si è creata una procedura in grado di costrui

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8

Di, Graziano Carla. "Metodi di ottimizzazione stocastici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15824/.

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Abstract:

Gli ultimi decenni testimoniano un importante cambiamento nella risoluzione di una vasta classe di problemi in differenti discipline. Dalle Scienzeesatte e naturali all’Economia, dall’Ingegneria alla Statistica, numerosi problemi complessi vengono oggi risolti con metodi di ottimizzazione. A partire dagli anni 50 in particolare, i metodi di ottimizzazione sono esplosi nel campo dell’apprendimento automatico meglio conosciuto come machine learning, portando ad un’evoluzione dei metodi stessi. I metodi di ottimizzazione utilizzati per risolvere problemi di apprendimento sono quelli che coinvol

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9

Sittoni, Pietro. "Un modello dinamico di ottimizzazione di portafoglio per robo-advisors." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23228/.

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Abstract:

L'obiettivo di questo elaborato è quello di presentare un modello dinamico di ottimizzazione di portafoglio per robo-advisors, gestori di investimenti automatizzati. Nella prima parte viene esposta la struttura del modello, quindi il modello di mercato, l'interazione con il robo-advisor per la comunicazione dell'avversione al rischio, essenziale per elaborare la strategia di investimento. Il criterio di investimento utilizzato è un criterio di investimento mean-variance a più periodi con un orizzonte di investimento finito, in cui l'avversione al rischio è un processo stocastico. Nella seconda

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