Ottimizzazione 2013/2014

Introduzione all'ottimizzazione: approccio modellistico

Problemi di ottimizzazione: classificazione

Problemi di Programmazione Matematica: condizioni di esistenza della soluzione.

Ottimizzazione non vincolata: condizioni di ottimo, algoritmi di soluzione: condizioni di convergenza globale,  Convergenza di metodi con ricerche unidimensionali , Ricerca unidimensionale. Metodo del gradiente . Metodo di Newton. Cenni sui metodi Quasi Newton. Metodo delle direzioni coniugate nel caso quadratico strettamente convesso. Metodo trust region.

Ottimizzazione non vincolata: addestramento di reti neurali .

Ottimizzazione vincolata: caso convesso e cenni sul caso non convesso. Algoritmi di soluzione

Duale di Wolfe e SVM.

Disequazioni Variazionali: esistenza di soluzioni, condizioni di ottimo e cenni su algoritmi di soluzione.