EMERGENCE OF SELF ORGANIZATION AND SEARCH FOR OPTIMAL ENTERPRISE STRUCTURE: AI EVOLUTIONARY METHODS APPLIED TO AGENT BASED PROCESS SIMULATION

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "EMERGENCE OF SELF ORGANIZATION AND SEARCH FOR OPTIMAL ENTERPRISE STRUCTURE: AI EVOLUTIONARY METHODS APPLIED TO AGENT BASED PROCESS SIMULATION"

Transcript

1 EMERGENCE OF SELF ORGANIZATION AND SEARCH FOR OPTIMAL ENTERPRISE STRUCTURE: AI EVOLUTIONARY METHODS APPLIED TO AGENT BASED PROCESS SIMULATION Department of Computer Science University of Turin - Italy

2 Struttura del Seminario Introduzione: modelli informatici per la simulazione di sistemi sociali complessi. Come e perchè. Tre esempi molto diversi tra loro di modellazione di sistemi complessi: HeatBugs, SUM e jes Modellazione di impresa: due paradigmi Metodologia ibrida (ABPS): una proposta

3 Parte 1: INTRODUZIONE

4 Perchè simulare sistemi sociali? L idea non è creare un modello matematico con le conclusioni implicite nelle premesse Simulazione intesa come esperimento: ciò che interessa non sono (solo) i risultati finali, ma soprattutto il modo in cui il sistema funziona

5 Un modello di un sistema sociale complesso si ottiene stabilendono regole generali per l ambiente e regole di comportamento per gli agenti coinvolti L interazione tra le parti non è definita staticamente, ma si crea autonomamente sulla base delle regole definite per i singoli agenti e per l ambiente

6 Si assiste spesso all emergenza di comportamento complesso, cioè non derivabile semplicemente come somma delle parti in gioco e non definibile a priori dal programmatore, bensì come risultato dell interazione spontanea tra le parti

7 Si tratta del corrispettivo degli esperimenti condotti in laboratorio per scienze quali la chimica e la fisica: ovviamente l'economia, la sociologia o altre scienze sociali non possono essere sperimentate in laboratorio, dunque l idea è quella di far ricorso al modello simulato (società artificiali)

8 LA SIMULAZIONE AL COMPUTER PUO ESSERE CONSIDERATA COME UNA TERZA VIA PER RAPPRESENTARE MODELLI SOCIALI (Ostrom, 1998) Alternativa ad altri due sistemi simbolici: 1.Linguaggio naturale (altamente descrittivo, difficilmente computabile) 2.Formalizzazione matematica (altamente computabile, non sempre sufficientemente descrittiva)

9 La simulazione al computer può essere utilizzata per riprodurre sistemi dal punto di vista quantitativo e qualitativo. In particolare è valida per modellare processi e, sebbene le relazioni non lineari possano generare problemi metodologichi, esse possono comunque essere rappresentate in un programma

10 Sciami di Agenti Una tecnica molto utile per riprodurre sistemi complessi che ha origine diretta nel paradigma di programmazione ad oggetti Una moltitudine di agenti, generalmente semplici, che interagiscono tra loro e con l ambiente in cui operano

11 Parte 2: ESEMPI

12 Tre Esempi 1) HeatBugs (www.swarm.org/examplesheatbugs.html) 2) SUM (http://web.econ.unito.it/terna/sum) 3) jes (http://web.econ.unito.it/terna/jes)

13 HeatBugs (Swarm) E una dimostrazione di come regole semplici e locali possano generare l emergenza di un comportamento globale complesso. Tutti gli agenti in gioco hanno uguali proprietà: 1) Generano una limitata quantità di calore 2) Possiedono una funzione di felicità 3) Più sono al caldo, più sono felici 4) Possono muoversi liberamente per cercare maggior calore

14 HeatBugs (2) L ambiente in cui gli agenti agiscono ha a sua volta alcune proprietà: 1) Consente mobilità degli agenti su celle 2) Gestisce la diffusione calore prodotto (che aumenta quando più agenti sono in celle contigue) 3) Gestisce l evaporazione del calore in funzione al tempo trascorso

15 HeatBugs (3) calore calore calore calore calore calore più calore AGENTE più calore calore AGENTE calore più calore AGENTE più calore calore calore calore calore calore calore

16 HeatBugs (4) Gli agenti (verdi) si muovono al fine di cercare zone con maggior calore (rosse):

17 HeatBugs (5) La simulazione può essere intesa come la risoluzione sperimentale ad un problema di ottimizzazione: ogni agente cerca di massimizzare la propria felicità

18 HeatBugs (6) In brevissimo tempo l infelicità media del sistema raggiunge un minimo locale Emergenza di comportamento complesso: si osserva la formazione di stormi di agenti che si muovono all unisono, al fine di rimanere all interno della zona calda da essi generata

19 SUM (Pietro Terna) SUM = Surprising (Un)realistic Market Si intende creare un modello di un mercato di borsa Non si vuole simulare il mercato di borsa reale, ma crearne uno virtuale, con tutte le proprietà di quello vero

20 SUM (2) Gli agenti impiegati sono no minded, cioè agiscono sulla base di semplici regole e non vi è apprendimento La struttura dell ambiente in cui operano è costruita con precisione e dovizia di regole

21 SUM (3) Gli agenti inviano i loro ordini (di acquisto o vendita) al book, con i relativi prezzi limite Il book esegue immediatamente gli ordini se trova una controparte adatta all'interno del proprio log Altrimenti registra separatamente gli ordini di acquisto o vendita, al fine di accoppiarli con altri ordini futuri

22 SUM (4) Gli agenti: Conoscono solamente l'ultimo prezzo eseguito Scelgono a caso, in modo bilanciato, se vendere o acquistare Fissano il loro limite di prezzo moltiplicando l'ultimo prezzo eseguito per un coefficiente casuale

23 SUM (5) Già con queste semplicissime regole si assiste alla formazione di bolle e crash, e la struttura globale del mercato è sorprendentemente realistica. Questo può significare che sono le regole del mercato la causa principale per la creazione di un determinato trend, qualunque sia il comportamento degli agenti coinvolti

24 SUM (6) Un esempio grafico del trend autonomamente generato dagli agenti operanti nel mercato artificiale:

25 SUM (7) SUM è attualmente molto più evoluto rispetto a quanto detto qui; vi è stata l introduzione di agenti in grado di imitare il comportamento di altri, utilizzare tecniche evolute (quali stop-loss) e altre caratteristiche

26 jes (Pietro Terna) jes: Java Enterprise Simulator Software basato su Swarm per la modellazione e simulazione di due realtà: imprese reali ed imprese virtuali Imprese reali: quelle esistenti (rappresentazione del comportamento ed ottimizzazione) Imprese virtuali: quelle concettuali (come hanno origine e come interagiscono con il contesto sociale circostante)

27 jes (2) Agenti utilizzati nella simulazione: Ordini da produrre Unità produttive Nodi di decisione (basati su regole) Avatar di utenti umani

28 Rappresentazione: jes (3) Unità produttive, imprese e distretti industriali 3 1 1,3,

29 jes (4) Ricette: un potente formalismo per rappresentare gli ordini ed il loro stato di completamento # Recipes ; recipea s 1 p s 1 3 s 1 ; recipeb s 3 \ 3 2 s 1 3 s 3 \ 2 e 10 ;

30 jes (5) Struttura decentralizzata: gli ordini contengono tutte le informazioni per la loro produzione Gli ordini possono essere generati a caso oppure obbedire a particolari sequenze (nel caso si desiderino simulare imprese reali) Vi è capacità di contabilità

31 jes (6) Con jes è possibile simulare diverse situazioni all interno di imprese (introduzione di nuovi macchinari, gestione magazzini, outsourcing...) Si può simulare l emergenza di innovazione (nuovi # all interno delle ricette)

32 jes (7) jes è attualmente in una fase molto avanzata del proprio sviluppo ed è stato applicato con successo a realtà aziendali esistenti. Quanto detto qui è solamente un introduzione alla sua struttura formale di base.

33 Parte 3: ABPS

34 Due Metodologie Simulative E' possibile identificare due metodologie diverse per la simulazione di impresa. Entrambe permettono la creazione di un modello computazionale, partendo da punti di vista molto diversi tra loro

35 Simulazione di Impresa Sia la Simulazione di Processo, sia quella basata su Multi-Agenti sono metodologie efficaci per creare modelli di imprese e sistemi complessi, ma hanno alcune pecche Process Simulation Il sistema che si intende simulare può essere diviso in parti elementari Utile come supporto alle decisioni e per analisi what-if I modelli che ne risultano sono piuttosto statici (no emergenza di comportamento complesso) Agent Based Simulation Deriva dalla teoria del Caos Adatta a sistemi in cui la somma delle parti non determina necessariamente il comportamento aggregato I modelli risultanti sono dinamici (emergenza di comportamento complesso)

36 Simulazione di processo Solitamente utilizzata per sistemi le cui singole parti possono essere rappresentate con modelli logico-matematici (es. Fluidodinamica, Meccanica, Aeronautica, ecc.) Le singole parti sono rappresentate da blocchi con proprietà locali, attraverso le quali vi è un flusso e si produce un insieme di output dato un insieme di input Una simulazione di processo può essere dunque vista come una funzione da Rn in Rm con e n 1 m 1

37 Agent Based Process Simulation: Metodologia pensata per situazioni in cui nessuna delle tecniche precedentemente esaminate non possono essere applicate con risultati soddisfacenti 1) Molti sistemi di un impresa possono essere descritti attraverso la simulazione basata su processo. L interazione tra questi sistemi, tuttavia, è spesso molto complessa e generalmente richiede una partecipazione umana (e comunque non strettamente deterministica) 2) In un singolo macchinario molto complesso, non tutte le parti sono strettamente deterministiche o stocastiche, nel senso che esse potrebbero essere condizionate da qualche influenza imprevista proveniente dall ambiente 3) L organizzazione di un impresa può essere simulata attraverso l uso del paradigma multi-agente. Tuttavia, questo non permette di scendere nel dettaglio dei macchinari utilizzati o delle strutture meccaniche

38 Esempi Un macchinario in cui una o più parti possono essere influenzate dall'ambiente (danneggiate dall'umidità, dal fuoco, oppure migliorate dalla presenza di altri macchinari, lubrificanti o altro) In un impresa, alcuni macchinari possono essere controllati da uomini, che dunque possono ammalarsi o fare sciopero

39 AGENTE COME PARTE DI UN MACCHINARIO

40 INPUT a OUTPUT OUTPUT a a + delta ENVIRONMENT p p p AGENT p p p

41 AGENTI COME CONNESSIONE TRA PROCESSI

42 Unit 1a AGENTS Unit 1b PROCESS BASED Unit 2a Unit 3a Unit 4a Unit 2b Unit 3b Unit 4b PROCESS BASED Unit 5a Unit 5b

43 VARI PARADIGMI AD AGENTI 1) Simbolico: agenti strutturati, la cui struttura è definita secondo strutture derivate dalla Logica. Questo formalismo è adatto a situazioni in cui vi è un singolo agente che interagisce con l ambiente, oppure pochi agenti con struttura ben definita 2) Sub-simbolico: agenti con struttura molto semplice. Un contesto multi-agente di questo tipo permette l emergenza di comportamento complesso e auto organizzazione. Il comportamento intelligente è spesso frutto dell interazione tra agenti ed ambiente e tra molti comportamenti semplici 3) Architetture Ibride: a basso livello troviamo agenti reattivi, mentre ai livelli più alti agiscono agenti più complessi e strutturati. In questo modo è possibile combinare capacità reattive e pianificazione

44 AGENTI SIMBOLICI RAPPRESENTANO I PROCESSI

45 Formalizzazione Poiché i processi possono solitamente essere modellati come flussi deterministici o stocastici, la mia proposta consiste nell'utilizzare logica proposizionale o modale per descrivere la loro struttura Per modellare un processo semplice, la logica proposizionale è sufficiente, poiché permette di creare tavole di verità per i singoli sub-processi e dunque per l'intero processo da essi composto Un sub-processo produce output_1 quando la formula è True oppure Output_2 quando è False; uno dei due output può essere "void"

46 A B C 2 A and B 1 C and E 2 D 1 1 F E 1 N 1 D or N F 2 F 2

47 AGENTI SUB-SIMBOLICI DI TIPO MINDED RAPPRESENTANO IL FATTORE UMANO

48 Metodi Evolutivi Gli Algoritmi Genetici sono la trasposizione computabile della teoria evolutiva di Darwin, spesso definita sopravvivenza del più adatto I Classifier System derivano dagli AG, nel senso che usano stringhe di caratteri per codificare regole per condizioni e azioni conseguenti

49 Applicazione ad ABPS Le tecnologie evolutive possono essere incorporate in sciami di agenti subsimbolici, tra essi interagenti, per massimizzare localmente alcune funzioni Per esempio agenti basati su AG potrebbero eseguire azioni macchinari modellati con logica proposizionale per ottenere il miglior set-up

50 G L O B A L I N P U T Local Output (to maximize) A & B C & E D v N F GLOBAL OUTPUT

51 Conclusioni La simulazione nel campo delle scienze complesse permette di osservare il sistema come se lo si studiasse in laboratorio Le applicazioni al campo aziendale esistono e sono efficaci, e sono basate generalmente su processi o su sciami di agenti (solitamente no-minded) Per le situazioni che non possono essere simulate con nessuno dei due approcci esistenti, si propone l uso di ABPS Grazie ai metodi evolutivi applicati ad essa, è possibile ricercare la struttura ottimale dell impresa o parti della stessa

Indice. Prefazione di Mario Rasetti Presentazione di Pietro Terna Ringraziamenti

Indice. Prefazione di Mario Rasetti Presentazione di Pietro Terna Ringraziamenti xxii-196_de_toni_utet 12-05-2009 14:08 Pagina V XI XV XIX Prefazione di Mario Rasetti Presentazione di Pietro Terna Ringraziamenti 3 PROLOGO La vita come emersione dal basso 7 Struttura del libro e percorsi

Dettagli

Il giardino nella macchina: la vita artificiale. 2003 Mauro Annunziato

Il giardino nella macchina: la vita artificiale. 2003 Mauro Annunziato Il giardino nella macchina: la vita artificiale 2003 Mauro Annunziato La fondazione della vita artificiale Chris Langton ( 89) Artificial Life (Alife) : programmi che autonomamente si evolvono all interno

Dettagli

I Modelli della Ricerca Operativa

I Modelli della Ricerca Operativa Capitolo 1 I Modelli della Ricerca Operativa 1.1 L approccio modellistico Il termine modello è di solito usato per indicare una costruzione artificiale realizzata per evidenziare proprietà specifiche di

Dettagli

Tecniche di Simulazione: Introduzione. N. Del Buono:

Tecniche di Simulazione: Introduzione. N. Del Buono: Tecniche di Simulazione: Introduzione N. Del Buono: 2 Che cosa è la simulazione La SIMULAZIONE dovrebbe essere considerata una forma di COGNIZIONE (COGNIZIONE qualunque azione o processo per acquisire

Dettagli

CAPITOLO 3 Previsione

CAPITOLO 3 Previsione CAPITOLO 3 Previsione 3.1 La previsione I sistemi evoluti, che apprendono le regole di funzionamento attraverso l interazione con l ambiente, si rivelano una risorsa essenziale nella rappresentazione di

Dettagli

Introduzione alla Simulazione Numerica

Introduzione alla Simulazione Numerica Introduzione alla Simulazione Numerica Daniele Vigo D.E.I.S. - Università di Bologna dvigo@deis.unibo.it rev. 1.0 - Novembre 2001 Simulazione numerica Tecnica che permette di eseguire esperimenti su un

Dettagli

DAL PROBLEMA AL PROGRAMMA

DAL PROBLEMA AL PROGRAMMA DAL PROBLEMA AL PROGRAMMA Scopo del modulo Conoscere alcuni concetti fondamentali dell informatica:algoritmo, l automa, linguaggio formale Essere in grado di cogliere l intreccio tra alcuni risultati della

Dettagli

Lezione 10. La classificazione dell Intelligenza Artificiale

Lezione 10. La classificazione dell Intelligenza Artificiale Lezione 10 Intelligenza Artificiale Cosa è l Intelligenza Artificiale Elaborazione del linguaggio naturale La visione artificiale L apprendimento nelle macchine La classificazione dell Intelligenza Artificiale

Dettagli

Linguaggi per COMUNICARE. Il linguaggio è un sistema codificato di segni che consente la comunicazione, intesa come scambio di informazioni

Linguaggi per COMUNICARE. Il linguaggio è un sistema codificato di segni che consente la comunicazione, intesa come scambio di informazioni Linguaggi per COMUNICARE Il linguaggio è un sistema codificato di segni che consente la comunicazione, intesa come scambio di informazioni Sintassi e semantica dei linguaggi Un informazione può : Essere

Dettagli

Un framework per simulazione massiva distribuita basata su Agenti D-MASON: Architettura. Carmine Spagnuolo

Un framework per simulazione massiva distribuita basata su Agenti D-MASON: Architettura. Carmine Spagnuolo Un framework per simulazione massiva distribuita basata su Agenti D-MASON: Architettura Carmine Spagnuolo 1 Simulazione Multi-Agente Una simulazione multi-agente è un sistema in cui entità (agenti) intelligenti

Dettagli

Computazione Naturale AA. 2011-2012

Computazione Naturale AA. 2011-2012 Computazione Naturale AA. 2011-2012 Prof. Mario Pavone CdL Magistrale in Informatica Dip. Matematica ed Informatica mpavone@dmi.unict.it http://www.dmi.unict.it/mpavone/ INDICE Obiettivi formativi Cos

Dettagli

In vetta, prima di ridiscendere

In vetta, prima di ridiscendere In vetta, prima di ridiscendere 5. Metodo della Complessità Come studiare i sistemi complessi PARTE II Modelli e simulazioni Come sappiamo, il metodo di ricerca della complessità prevede i seguenti passi:

Dettagli

Il giardino nella macchina

Il giardino nella macchina Idee per una rilettura Il giardino nella macchina La nuova scienza della vita artificiale Claus Emmeche Bollati Boringhieri, 1996 È possibile la vita artificiale? In che modo gli strumenti offerti dalla

Dettagli

Tipologie di macchine di Turing

Tipologie di macchine di Turing Tipologie di macchine di Turing - Macchina di Turing standard - Macchina di Turing con un nastro illimitato in una sola direzione - Macchina di Turing multinastro - Macchina di Turing non deterministica

Dettagli

Modelli per la complessità - La simulazione ad agenti in economia. a cura di Pietro Terna, Riccardo Boero, Matteo Morini e Michele Sonnessa

Modelli per la complessità - La simulazione ad agenti in economia. a cura di Pietro Terna, Riccardo Boero, Matteo Morini e Michele Sonnessa Modelli per la complessità - La simulazione ad agenti in economia a cura di, Riccardo Boero, Matteo Morini e Michele Sonnessa Febbraio 2006 Indice Premessa xiii 1 Introduzione «dall esterno della disciplina

Dettagli

TECNOLOGIE INFORMATICHE DELLA COMUNICAZIONE ORE SETTIMANALI 2 TIPO DI PROVA PER GIUDIZIO SOSPESO PROVA DI LABORATORIO

TECNOLOGIE INFORMATICHE DELLA COMUNICAZIONE ORE SETTIMANALI 2 TIPO DI PROVA PER GIUDIZIO SOSPESO PROVA DI LABORATORIO CLASSE DISCIPLINA MODULO Conoscenze Abilità e competenze Argomento 1 Concetti di base Argomento 2 Sistema di elaborazione Significato dei termini informazione, elaborazione, comunicazione, interfaccia,

Dettagli

Agent and Object Technology Lab Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università degli Studi di Parma. Fondamenti di Informatica

Agent and Object Technology Lab Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università degli Studi di Parma. Fondamenti di Informatica Agent and Object Technology Lab Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università degli Studi di Parma Fondamenti di Informatica Linguaggi di Programmazione Michele Tomaiuolo Linguaggi macchina I

Dettagli

VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ

VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ COMPETITIVITA 2.0? VERSO LA SMART SPECIALIZATION TRE LEVE MOLTO IMPORTANTI PER UNA NUOVA COMPETITIVITÀ F.Boccia/B.IT sas 1 SOMMARIO PROGETTAZIONE ASSISTITA DA CAE/SIMULAZIONE/SUPERCALCOLO LOGISTICA INTELLIGENTE

Dettagli

Il cervello è un computer?

Il cervello è un computer? Corso di Intelligenza Artificiale a.a. 2012/13 Viola Schiaffonati Il cervello è un computer? Definire l obiettivo L obiettivo di queste due lezioni è di analizzare la domanda, apparentemente semplice,

Dettagli

Intelligenza Artificiale (lucidi lezione introduttiva)

Intelligenza Artificiale (lucidi lezione introduttiva) Intelligenza Artificiale (lucidi lezione introduttiva) Prof. Alfonso Gerevini Dipartimento di Elettronica per l Automazione Facoltà di Ingegneria Università degli Studi di Brescia 1 Che cosa è l Intelligenza

Dettagli

PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0

PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0 PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO 147 6/001.0 PIANIFICAZIONE E REALIZZAZIONE DI UN SISTEMA INFORMATIVO ELEMENTI FONDAMENTALI PER LO SVILUPPO DI SISTEMI INFORMATIVI ELABORAZIONE DI

Dettagli

Corso di Informatica

Corso di Informatica Corso di Informatica Modulo T2 A2 Elaborazione grafica in 2D 1 Prerequisiti Utilizzo elementare di applicazioni grafiche Conoscenza elementare di dispositivi grafici Elementi di numerazione binaria 2 1

Dettagli

Tecnologie avanzate e modelli matematici a garanzia della sicurezza equivalente negli edifici storici

Tecnologie avanzate e modelli matematici a garanzia della sicurezza equivalente negli edifici storici Tecnologie avanzate e modelli matematici a garanzia della sicurezza equivalente negli edifici storici Due sono le esigenze che la relazione tenterà di conciliare: da un lato l obbligo di garantire la protezione

Dettagli

AUTOMI A STATI FINITI. G. Ciaschetti

AUTOMI A STATI FINITI. G. Ciaschetti AUTOMI A STATI FINITI G. Ciaschetti CONTENUTI Definizione di sistema Classificazione dei sistemi Definizione di modello Algebra degli schemi a blocchi Sistemi sequenziali Automi a stati finiti Macchina

Dettagli

Architetture dei Sistemi Distribuiti

Architetture dei Sistemi Distribuiti Università degli tudi di Roma Tor Vergata Facoltà di Ingegneria Architetture dei istemi Distribuiti Corso di istemi Distribuiti Valeria Cardellini Anno accademico 2008/09 Architettura sw di sistemi distribuito

Dettagli

Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco

Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco Introduzione all informatica (cosa è, di cosa si occupa) 9/2/2015 Informatica applicata alla comunicazione multimediale Cristina Bosco Indice - Di cosa si occupa l informatica? - Cosa sono gli algoritmi?

Dettagli

Programmazione per Bioinformatica Il Calcolatore e la Programmazione. Dr Damiano Macedonio Università di Verona

Programmazione per Bioinformatica Il Calcolatore e la Programmazione. Dr Damiano Macedonio Università di Verona Programmazione per Bioinformatica Il Calcolatore e la Programmazione Dr Damiano Macedonio Università di Verona Architettura del calcolatore La prima decomposizione di un calcolatore è relativa a due macrocomponenti:

Dettagli

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali

Università di Pisa Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali Corso di Laurea Specialistica in Informatica (classe 23/S: Informatica) Corso di Laurea Specialistica in Tecnologie Informatiche (classe 23/S: Informatica)

Dettagli

1. FINALITA DELLA DISCIPLINA

1. FINALITA DELLA DISCIPLINA Ministero dell Istruzione dell Università e della Ricerca LICEO SCIENTIFICO STATALE Donato Bramante Via Trieste, 70-20013 MAGENTA (MI) - MIUR: MIPS25000Q Tel.: +39 02 97290563/4/5 Fax: 02 97220275 Sito:

Dettagli

Software. Algoritmo. Algoritmo INFORMATICA PER LE DISCIPLINE UMANISTICHE 2 (13042)

Software. Algoritmo. Algoritmo INFORMATICA PER LE DISCIPLINE UMANISTICHE 2 (13042) INFORMATICA PER LE DISCIPLINE UMANISTICHE 2 (13042) Gli elaboratori utilizzano memoria per Dati da elaborare Istruzioni eseguite dall elaboratore software differenti risoluzione problemi differenti Algoritmo

Dettagli

FONDAMENTI di INFORMATICA Prof. Lorenzo Mezzalira

FONDAMENTI di INFORMATICA Prof. Lorenzo Mezzalira FONDAMENTI di INFORMATICA Prof. Lorenzo Mezzalira Appunti del corso 1 Introduzione all informatica: algoritmi, linguaggi e programmi Indice 1. Introduzione 2. Risoluzione automatica di problemi - Algoritmi

Dettagli

Engineering Computation. 2002 Analisi mediante gli Elementi Finiti

Engineering Computation. 2002 Analisi mediante gli Elementi Finiti Engineering Computation Vol. 1 N. 1 2002 Analisi mediante gli Elementi Finiti Marzo ITERA S.r.l. è una società di ingegneria che da molti anni opera nel mercato della simulazione numerica. Una delle attività

Dettagli

Ricerca con avversari

Ricerca con avversari Ricerca con avversari Roberto Tagliaferri Dipartimento di Informatica Università di Salerno ( Sa ) 84084 Fisciano rtagliaferri@unisa.it Indice I giochi Decisioni ottime nei giochi L algoritmo minimax Potatura

Dettagli

PROGRAMMAZIONE ANUALE DEL DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E TELECOMUNICAZIONI ISTITUTO TECNICO a.s. 2015-16

PROGRAMMAZIONE ANUALE DEL DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E TELECOMUNICAZIONI ISTITUTO TECNICO a.s. 2015-16 PROGRAMMAZIONE ANUALE DEL DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E TELECOMUNICAZIONI ISTITUTO TECNICO a.s. 2015-16 SECONDO BIENNIO Disciplina: INFORMATICA La disciplina Informatica concorre a far conseguire allo

Dettagli

ALGORITMI e PROGRAMMI Programmazione: Lavoro che si fa per costruire sequenze di istruzioni (operazioni) adatte a svolgere un dato calcolo

ALGORITMI e PROGRAMMI Programmazione: Lavoro che si fa per costruire sequenze di istruzioni (operazioni) adatte a svolgere un dato calcolo ALGORITMI e PROGRAMMI Programmazione: Lavoro che si fa per costruire sequenze di istruzioni (operazioni) adatte a svolgere un dato calcolo INPUT: dati iniziali INPUT: x,y,z AZIONI esempio: Somma x ed y

Dettagli

Corso Base. Liceo Norberto Rosa Bussoleno Prof. Angelo GIORGIO

Corso Base. Liceo Norberto Rosa Bussoleno Prof. Angelo GIORGIO Corso Base Liceo Norberto Rosa Bussoleno Prof. Angelo GIORGIO Java Java è un Linguaggio di Programmazione orientato agli oggetti. Un Linguaggio di Programmazione è un linguaggio ad alto livello, dotato

Dettagli

Gruppo 4: Gelmi Martina, Morelato Francesca, Parisi Elisa. La mia scuola ha un sito Web

Gruppo 4: Gelmi Martina, Morelato Francesca, Parisi Elisa. La mia scuola ha un sito Web Gruppo 4: Gelmi Martina, Morelato Francesca, Parisi Elisa La mia scuola ha un sito Web Presentazione del corso Contenuti e obiettivi del corso Imparare a lavorare con le metodologie dell ingegneria del

Dettagli

Corso di Laurea in INFORMATICA

Corso di Laurea in INFORMATICA Corso di Laurea in INFORMATICA Algoritmi e Strutture Dati MODULO 2. Algebre di dati Dati e rappresentazioni, requisiti delle astrazioni di dati, costrutti. Astrazioni di dati e dati primitivi. Specifica

Dettagli

BASI DI DATI I Lezione n 2 25/09/2009

BASI DI DATI I Lezione n 2 25/09/2009 BASI DI DATI I Lezione n 2 25/09/2009 Fumarola Roberta, Galeano Antonio Andrea Linguaggio di modellazione Insieme di simboli e regole atto a descrivere la struttura e le funzionalità di un Database prima

Dettagli

I metodi formali nel processo di sviluppo del software

I metodi formali nel processo di sviluppo del software I metodi formali nel processo di sviluppo del software I metodi formali consentono di creare una specifica più completa, uniforme e non ambigua di quelle prodotte usando i metodi convenzionali ed orientati

Dettagli

SOMMARIO. Sistemi Self-Adaptive Motivazioni Ciclo di vita della cellula Paradigma. Future Work

SOMMARIO. Sistemi Self-Adaptive Motivazioni Ciclo di vita della cellula Paradigma. Future Work LEARNING FROM CELL LYFE- CYCLE: A SELF ADAPTIVE PARADIGM Antinisca Di Marco, Francesco Gallo, Paola Inverardi Università degli Studi dell'aquila Dipartimento di Informatica SOMMARIO Sistemi Self-Adaptive

Dettagli

Storia dell informatica

Storia dell informatica Storia dell informatica INFORMATICA INFORMATICA INTRODUZIONE PERCHE' I COMPUTER? LIMITI DELLE CAPACITA' ELABORATIVE UMANE. VELOCITA' LIMITATA 2. PESANTI LIMITI ALLA COMPLESSITA DEI PROBLEMI AFFRONTABILI

Dettagli

Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati

Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati Come ridurre le perdite da frodi creditizie? Intelligenza artificiale, alternative data e servizi integrati Prof. Vittorio Carlei Ph.D. Economics Dipartmento Metodi Quantitativi e Teoria Economica Università

Dettagli

Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it

Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Automazione industriale dispense del corso 2. Introduzione al controllo logico Luigi Piroddi piroddi@elet.polimi.it Modello CIM Un moderno sistema di produzione è conforme al modello CIM (Computer Integrated

Dettagli

Il software. Il software. Dott. Cazzaniga Paolo. Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it

Il software. Il software. Dott. Cazzaniga Paolo. Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it Il software Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it Outline 1 Il software Outline Il software 1 Il software Algoritmo Sequenza di istruzioni la cui esecuzione consente di risolvere uno

Dettagli

Risolvere un problema significa individuare un procedimento che permetta di arrivare al risultato partendo dai dati

Risolvere un problema significa individuare un procedimento che permetta di arrivare al risultato partendo dai dati Algoritmi Algoritmi Risolvere un problema significa individuare un procedimento che permetta di arrivare al risultato partendo dai dati Il procedimento (chiamato algoritmo) è composto da passi elementari

Dettagli

Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery

Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery Tecniche di DM: Link analysis e Association discovery Vincenzo Antonio Manganaro vincenzomang@virgilio.it, www.statistica.too.it Indice 1 Architettura di un generico algoritmo di DM. 2 2 Regole di associazione:

Dettagli

Informatica. appunti dalle lezioni del 20/09/2011 e del 27/09/2011

Informatica. appunti dalle lezioni del 20/09/2011 e del 27/09/2011 Informatica appunti dalle lezioni del 20/09/2011 e del 27/09/2011 Definizioni Informatica: scienza per lʼelaborazione automatica dellʼinformazione Informatica = Informazione + Automatica Informazione:

Dettagli

Agenti intelligenti. Maria Simi a.a. 2014/2015

Agenti intelligenti. Maria Simi a.a. 2014/2015 Agenti intelligenti Maria Simi a.a. 2014/2015 Riassunto Intelligenza come capacità diverse Capacità di simulare il comportamento umano? Capacità di ragionamento logico/matematico? Intelligenza come competenza

Dettagli

INFORMATICA GENERALE. Prof Alberto Postiglione Dipartim. Scienze della Comunicazione Univ. Salerno. Università degli Studi di Salerno

INFORMATICA GENERALE. Prof Alberto Postiglione Dipartim. Scienze della Comunicazione Univ. Salerno. Università degli Studi di Salerno INFORMATICA GENERALE Prof. Alberto Postiglione Dipartimento Scienze della Comunicazione Università degli Studi di Salerno : Introduzione alla Programmazione Bibliografia 14 apr 2010 Dia 2 Curtin, (vecchie

Dettagli

Ingegneria del Software Progettazione

Ingegneria del Software Progettazione Ingegneria del Software Progettazione Obiettivi. Approfondire la fase di progettazione dettagliata che precede la fase di realizzazione e codifica. Definire il concetto di qualità del software. Presentare

Dettagli

Introduzione. è uguale a 0, spostamento di dati da una parte della memoria del calcolatore ad un altra.

Introduzione. è uguale a 0, spostamento di dati da una parte della memoria del calcolatore ad un altra. Appunti di Calcolatori Elettronici Modello di macchina multilivello Introduzione... 1 Linguaggi, livelli e macchine virtuali... 3 La struttura a livelli delle macchine odierne... 4 Evoluzione delle macchine

Dettagli

Elementi di Informatica e Programmazione

Elementi di Informatica e Programmazione Elementi di Informatica e Programmazione Il concetto di Algoritmo e di Calcolatore Corsi di Laurea in: Ingegneria Civile Ingegneria per l Ambiente e il Territorio Università degli Studi di Brescia Cos

Dettagli

SISTEMI E RETI 4(2) 4(2) 4(2) caratteristiche funzionali

SISTEMI E RETI 4(2) 4(2) 4(2) caratteristiche funzionali CL AS SE INFORMATICA 6(3) 6(4) - 6(4) SISTEMI E RETI 4(2) 4(2) 4(2) TECNOLOGIE E PROGETTAZIONE DI SISTEMI INFORMATICI E DI TELECOMUNICAZIONI COMPETENZE 3 Essere in grado di sviluppare semplici applicazioni

Dettagli

Fasi di creazione di un programma

Fasi di creazione di un programma Fasi di creazione di un programma 1. Studio Preliminare 2. Analisi del Sistema 6. Manutenzione e Test 3. Progettazione 5. Implementazione 4. Sviluppo 41 Sviluppo di programmi Per la costruzione di un programma

Dettagli

Materiale didattico. Laboratorio di Informatica a.a. 2007-08. I) Introduzione all Informatica. Definizione di Informatica. Definizione di Informatica

Materiale didattico. Laboratorio di Informatica a.a. 2007-08. I) Introduzione all Informatica. Definizione di Informatica. Definizione di Informatica Corso di Laurea Triennale in Storia, Scienze e Tecniche dell Industria Culturale sede di Brindisi Laboratorio di Informatica a.a. 2007-08 Materiale didattico Testo adottato D.P. Curtin, K. Foley, K. Suen,

Dettagli

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentinini DISCIPLINA Informatica

PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015) Prof.Andrea Luppichini Prof. Marco Fiorentinini DISCIPLINA Informatica Istituto Tecnico Commerciale Statale e per Geometri E. Fermi Pontedera (Pi) Via Firenze, 51 - Tel. 0587/213400 - Fax 0587/52742 http://www.itcgfermi.it E-mail: mail@itcgfermi.it PIANO DI LAVORO (a.s. 2014/2015)

Dettagli

CdL in Medicina Veterinaria - STPA AA 2007-08

CdL in Medicina Veterinaria - STPA AA 2007-08 CdL in Medicina Veterinaria - STPA AA 2007-08 Il Sistema Operativo Architettura del Software Software = insieme (complesso) di programmi. Organizzazione a strati, ciascuno con funzionalità di livello più

Dettagli

Fondamenti di Informatica. Allievi Automatici A.A. 2014-15 Nozioni di Base

Fondamenti di Informatica. Allievi Automatici A.A. 2014-15 Nozioni di Base Fondamenti di Informatica Allievi Automatici A.A. 2014-15 Nozioni di Base Perché studiare informatica? Perché l informatica è uno dei maggiori settori industriali, e ha importanza strategica Perché, oltre

Dettagli

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica)

Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica. Corso di Laurea Magistrale in Informatica. CLASSE LM18 (Informatica) Università degli Studi di Perugia Dipartimento di Matematica e Informatica Corso di Laurea Magistrale in Informatica CLASSE LM18 (Informatica) Manifesto degli Studi A.A. 2015-2016 (Regolamento didattico

Dettagli

UNIT 2 I modelli matematici ricchi di informazione Corso di Controlli Automatici Prof. Tommaso Leo Corso di Controlli Automatici Prof.

UNIT 2 I modelli matematici ricchi di informazione Corso di Controlli Automatici Prof. Tommaso Leo Corso di Controlli Automatici Prof. UNIT 2 I modelli matematici ricchi di informazione Corso di Controlli Automatici Prof. Tommaso Leo Corso di Controlli Automatici Prof. Tommaso Leo 1 Indice UNIT 2 I modelli matematici ricchi di informazione

Dettagli

CdL MAGISTRALE in INFORMATICA A.A. 2014-15 corso di Sistemi Distribuiti. 8. Le architetture (prima parte) Prof. S.Pizzutilo

CdL MAGISTRALE in INFORMATICA A.A. 2014-15 corso di Sistemi Distribuiti. 8. Le architetture (prima parte) Prof. S.Pizzutilo CdL MAGISTRALE in INFORMATICA A.A. 2014-15 corso di Sistemi Distribuiti 8. Le architetture (prima parte) Prof. S.Pizzutilo I Sistemi Distribuiti Un Sistema Distribuito è un insieme di processori indipendenti

Dettagli

Hardware, software e periferiche. Facoltà di Lettere e Filosofia anno accademico 2008/2009 secondo semestre

Hardware, software e periferiche. Facoltà di Lettere e Filosofia anno accademico 2008/2009 secondo semestre Hardware, software e periferiche Facoltà di Lettere e Filosofia anno accademico 2008/2009 secondo semestre Riepilogo - Concetti di base dell informatica L'informatica è quel settore scientifico disciplinare

Dettagli

Ottimizzazione e modelli ad agenti

Ottimizzazione e modelli ad agenti e modelli ad Dipartimento di Economia Ca Foscari - Venezia Vittorio Veneto, 24 Maggio 2011 Metodi moderni per l ottimizzazione. 1 Esempi e definizione del problema. 2 Grandi problemi, grandi idee... 3

Dettagli

Algoritmi. Maurizio Palesi. Maurizio Palesi 1

Algoritmi. Maurizio Palesi. Maurizio Palesi 1 Algoritmi Maurizio Palesi Maurizio Palesi 1 Cos è Risolvere un problema significa individuare un procedimento che permetta di arrivare al risultato partendo dai dati Un algoritmo è un metodo per la soluzione

Dettagli

Programmazione. Dipartimento di Matematica. Ing. Cristiano Gregnanin. 25 febbraio 2015. Corso di laurea in Matematica

Programmazione. Dipartimento di Matematica. Ing. Cristiano Gregnanin. 25 febbraio 2015. Corso di laurea in Matematica Programmazione Dipartimento di Matematica Ing. Cristiano Gregnanin Corso di laurea in Matematica 25 febbraio 2015 1 / 42 INFORMATICA Varie definizioni: Scienza degli elaboratori elettronici (Computer Science)

Dettagli

Il sapere tende oggi a caratterizzarsi non più come un insieme di contenuti ma come un insieme di metodi e di strategie per risolvere problemi.

Il sapere tende oggi a caratterizzarsi non più come un insieme di contenuti ma come un insieme di metodi e di strategie per risolvere problemi. E. Calabrese: Fondamenti di Informatica Problemi-1 Il sapere tende oggi a caratterizzarsi non più come un insieme di contenuti ma come un insieme di metodi e di strategie per risolvere problemi. L'informatica

Dettagli

TECNICHE DI COMPRESSIONE DATI

TECNICHE DI COMPRESSIONE DATI TECNICHE DI COMPRESSIONE DATI COMPRESSIONE DATI La compressione produce una rappresentazione più compatta delle informazioni è come se si usassero meno parole per dire la stessa cosa in modo diverso. Esistono

Dettagli

All attenzione del DIRIGENTE. Con preghiera di diffusione agli Istituti di Istruzione Superiore di II grado

All attenzione del DIRIGENTE. Con preghiera di diffusione agli Istituti di Istruzione Superiore di II grado MIUR UFFICIO SCOLASTICO REGIONALE PER LA CALABRIA DIREZIONE GENERALE - UFFICIO III CATANZARO LIDO (CZ) All attenzione del DIRIGENTE Angela Riggio Rende 24/2/2015 Con preghiera di diffusione agli Istituti

Dettagli

1 introdurre le monete per l importo necessario. 2 selezionare la quantità di zucchero. 3 selezionare la bevanda desiderata

1 introdurre le monete per l importo necessario. 2 selezionare la quantità di zucchero. 3 selezionare la bevanda desiderata Esempi di Problema: Prendere un Caffè al Distributore Università degli Studi di Udine Facoltà di Ingegneria CORSO DI LAUREA IN SCIENZE dell ARCHITETTURA Elementi di Informatica, e Programmi D. Gubiani

Dettagli

A. Beghi, L. Cecchinato, M. Rampazzo

A. Beghi, L. Cecchinato, M. Rampazzo Supervisione e Controllo di Sistemi HVAC per una Gestione Efficiente degli Edifici df A. Beghi, L. Cecchinato, M. Rampazzo Seminario: Efficienza Energetica negli Edifici Aula Magna A. Lepschy Dipartimento

Dettagli

SPERIMENTARE ATTRAVERSO I MODELLI. Un esperienza sull uso di strategie di apprendimento basate sulla simulazione iconica

SPERIMENTARE ATTRAVERSO I MODELLI. Un esperienza sull uso di strategie di apprendimento basate sulla simulazione iconica SPERIMENTARE ATTRAVERSO I MODELLI Un esperienza sull uso di strategie di apprendimento basate sulla simulazione iconica Introduzione Gli esseri umani utilizzano i modelli per svariati scopi: innanzitutto

Dettagli

Descrizione di un algoritmo

Descrizione di un algoritmo Descrizione di un algoritmo Un algoritmo descrive due tipi fondamentali di oper: calcoli ottenibili tramite le oper primitive su tipi di dato (valutazione di espressioni) che consistono nella modifica

Dettagli

Corso Sistemi Informativi Aziendali, Tecnologie dell Informazione applicate ai processi aziendali. Sistemi informativi aziendali

Corso Sistemi Informativi Aziendali, Tecnologie dell Informazione applicate ai processi aziendali. Sistemi informativi aziendali Corso Sistemi Informativi Aziendali,. Sistemi informativi aziendali di Simone Cavalli (simone.cavalli@unibg.it) Bergamo, Febbraio - Marzo 2009 Produzione (cenni) Pagina 2 Produzione La produzione, in termini

Dettagli

Linguaggi di programmazione

Linguaggi di programmazione Linguaggi di programmazione Programmazione L attività con cui si predispone l elaboratore ad eseguire un particolare insieme di azioni su particolari dati, allo scopo di risolvere un problema Dati Input

Dettagli

Linguaggi e Traduttori: Introduzione al corso

Linguaggi e Traduttori: Introduzione al corso Linguaggi e Traduttori: Introduzione al corso Armando Tacchella Sistemi e Tecnologie per il Ragionamento Automatico (STAR-Lab) Dipartimento di Informatica Sistemistica e Telematica (DIST) Università di

Dettagli

La Learning Organization Apprendimento organizzativo, individuale e generativo

La Learning Organization Apprendimento organizzativo, individuale e generativo La Learning Organization Apprendimento organizzativo, individuale e generativo Francesco Sardu 8 agosto 2003 indice 1. Apprendimento organizzativo, individuale e generativo 2. Le cinque discipline per

Dettagli

SVILUPPO DI UN SISTEMA DI SORVEGLIANZA MEDIANTE ROBOT MOBILI.

SVILUPPO DI UN SISTEMA DI SORVEGLIANZA MEDIANTE ROBOT MOBILI. SVILUPPO DI UN SISTEMA DI SORVEGLIANZA MEDIANTE ROBOT MOBILI. 1. ABSTRACT In questo progetto si intende costruire un sistema di sorveglianza mediante l uso di robot mobili. L idea base è quella di usare

Dettagli

Logica e codifica binaria dell informazione

Logica e codifica binaria dell informazione Politecnico di Milano Corsi di Laurea in Ingegneria Matematica e Ingegneria Fisica Dipartimento di Elettronica ed Informazione Logica e codifica binaria dell informazione Anno Accademico 2002 2003 L. Muttoni

Dettagli

La decisione. Claudia Casadio Logica e Psicologia del Pensiero Laurea Triennale - Indirizzo Gruppi A.A. 2004-05. Contents First Last Prev Next

La decisione. Claudia Casadio Logica e Psicologia del Pensiero Laurea Triennale - Indirizzo Gruppi A.A. 2004-05. Contents First Last Prev Next La decisione Claudia Casadio Logica e Psicologia del Pensiero Laurea Triennale - Indirizzo Gruppi A.A. 2004-05 Contents 1 Dimensioni della decisione................................... 3 2 Modalità della

Dettagli

Rappresentazione e Memorizzazione dei Dati

Rappresentazione e Memorizzazione dei Dati Rappresentazione e Memorizzazione dei Dati Giuseppe Nicosia CdL in Matematica (Laurea Triennale) Facoltà di Scienze MM.FF.NN. Università di Catania Bit e loro Memorizzazione Definizioni Algoritmo: una

Dettagli

Cos è l Ingegneria del Software?

Cos è l Ingegneria del Software? Cos è l Ingegneria del Software? Corpus di metodologie e tecniche per la produzione di sistemi software. L ingegneria del software è la disciplina tecnologica e gestionale che riguarda la produzione sistematica

Dettagli

Corso di Studi in Informatica

Corso di Studi in Informatica RISERVATO Corso di Studi in Informatica Offerta formativa Anno 2010/2011 Per aderire e prenotare occorre mandare una mail o un fax o telefonare a uno dei seguenti riferimenti: Simona Castello castello@di.unito.it

Dettagli

Dispensa di Informatica I.1

Dispensa di Informatica I.1 IL COMPUTER: CONCETTI GENERALI Il Computer (o elaboratore) è un insieme di dispositivi di diversa natura in grado di acquisire dall'esterno dati e algoritmi e produrre in uscita i risultati dell'elaborazione.

Dettagli

Esercizi di Ricerca Operativa I

Esercizi di Ricerca Operativa I Esercizi di Ricerca Operativa I Dario Bauso, Raffaele Pesenti May 10, 2006 Domande Programmazione lineare intera 1. Gli algoritmi per la programmazione lineare continua possono essere usati per la soluzione

Dettagli

Software Servizi Progetti. per la Pubblica Amministrazione e le Aziende

Software Servizi Progetti. per la Pubblica Amministrazione e le Aziende Software Servizi Progetti per la Pubblica Amministrazione e le Aziende SOLUZIONI AD ELEVATO VALORE AGGIUNTO PER LA PUBBLICA AMMINISTRAZIONE E LE AZIENDE Maggioli Informatica unitamente ai suoi marchi Cedaf,

Dettagli

Benchmark Ansys Fluent su CRESCO

Benchmark Ansys Fluent su CRESCO Benchmark Ansys Fluent su CRESCO NOTA TECNICA ENEA GRID/CRESCO: NTN201003 NOME FILE: NTN201003-BenchmarkFluentCresco-v1_0.doc DATA: 30/07/2010 STATO: Versione iniziale AUTORE: F. Ambrosino Abstract: Questa

Dettagli

Parte 4. Progettazione di una simulazione

Parte 4. Progettazione di una simulazione Parte 4 Progettazione di una simulazione Fasi di uno studio di simulazione l approccio a cascata Problema Analisi e validazione Progettazione e test Sistema Modello concettuale Programma di simulazione

Dettagli

Corso di Esercitazioni di Programmazione

Corso di Esercitazioni di Programmazione Corso di Esercitazioni di Programmazione Introduzione Dott.ssa Sabina Rossi Informazioni Pagina web del corso: News Orari Mailing list Lezioni Esercitazioni Date esami Risultati esami.. http://www.dsi.unive.it/~prog1

Dettagli

LA PROPRIETA INTELLETTUALE

LA PROPRIETA INTELLETTUALE LA PROPRIETA INTELLETTUALE Problemi Specifici nella Brevettazione 20 Gennaio 2010 Seminario Ufficio Brevetti ed Innovazione Tecnologica Camera di Commercio di Genova DR. Giorgio A. Karaghiosoff La protezione

Dettagli

ANNO SCOLASTICO 2014/2015. LICEO SCIENTIFICO STATALE A. VOLTA Via Juvarra, 14 - Torino

ANNO SCOLASTICO 2014/2015. LICEO SCIENTIFICO STATALE A. VOLTA Via Juvarra, 14 - Torino ANNO SCOLASTICO 2014/2015 LICEO SCIENTIFICO STATALE A. VOLTA Via Juvarra, 14 - Torino Obiettivi minimi Informatica Prime Conoscere il sistema di numerazione binaria e la sua importanza nella codifica delle

Dettagli

ROBOT COME PSICOLOGIA

ROBOT COME PSICOLOGIA FORZA, VELOCITÀ E ACCELERAZIONE: UNO SGUARDO CONTEMPORANEO AI PRINCIPI DELLA DINAMICA 301 ROBOT COME PSICOLOGIA DOMENICO PARISI Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, Consiglio Nazionale delle

Dettagli

PROGRAMMARE AI TEMPI DEL DIRITTO

PROGRAMMARE AI TEMPI DEL DIRITTO ANDREA ANTONIAZZA PROGRAMMARE AI TEMPI DEL DIRITTO LA TUTELA GIURIDICA DEI PROGRAMMI PER ELABORATORE IN EUROPA E NEGLI STATI UNITI D AMERICA Andrea Antoniazza, Programmare ai tempi del diritto Copyright

Dettagli

Master in Project Management and System Engineering Master in Project Management and System Engineering

Master in Project Management and System Engineering Master in Project Management and System Engineering PROGRAMMA CORSO GESTIONE DEI SISTEMI COMPLESSI 1 PARTE PRIMA: TEORIA E MANAGEMENT DELLA COMPLESSITÁ Prof. Alberto Felice De Toni detoni@uniud.it 10 ore TEORIA DELLA COMPLESSITÁ MANAGEMENT DELLA COMPLESSITÁ

Dettagli

CAPITOLO PRIMO IL CONCETTO DI ALGORITMO 1

CAPITOLO PRIMO IL CONCETTO DI ALGORITMO 1 1.1 Che cos è un algoritmo CAPITOLO PRIMO IL CONCETTO DI ALGORITMO 1 Gli algoritmi sono metodi per la soluzione di problemi. Possiamo caratterizzare un problema mediante i dati di cui si dispone all inizio

Dettagli

COMPUTAZIONE NATURALE

COMPUTAZIONE NATURALE APhEx 10, 2014 (ed. Vera Tripodi) Ricevuto il: 28/08/2013 Accettato il: 14/03/2014 Redattore: Vera Tripodi N 10 GIUGNO 2014 T E M I COMPUTAZIONE NATURALE di Paolo Milazzo ABSTRACT - Questo articolo descrive

Dettagli

Nell ambito dei vari corsi caratterizzanti l indirizzo saranno promosse attività di gruppo e seminariali.

Nell ambito dei vari corsi caratterizzanti l indirizzo saranno promosse attività di gruppo e seminariali. Indirizzi Laurea Magistrale in Matematica INDIRIZZO di LOGICA MATEMATICA L indirizzo logico si propone un duplice obiettivo: 1) la formazione di un laureato in grado di affrontare problemi di natura combinatoriale,

Dettagli

Informatica Generale Anno Accademico 2000-2001

Informatica Generale Anno Accademico 2000-2001 Informatica Generale Anno Accademico 2000-2001 Corso di Laurea in Economia e Commercio Informazioni Generali Ricevimento: Mercoledì 15.00-17.00 Libri di "riferimento": C. Gallo, Informatica Generale ed

Dettagli

Sistemi di supporto alle decisioni Ing. Valerio Lacagnina

Sistemi di supporto alle decisioni Ing. Valerio Lacagnina Cosa è il DSS L elevato sviluppo dei personal computer, delle reti di calcolatori, dei sistemi database di grandi dimensioni, e la forte espansione di modelli basati sui calcolatori rappresentano gli sviluppi

Dettagli

Architettura di un computer

Architettura di un computer Architettura di un computer Modulo di Informatica Dott.sa Sara Zuppiroli A.A. 2012-2013 Modulo di Informatica () Architettura A.A. 2012-2013 1 / 36 La tecnologia Cerchiamo di capire alcuni concetti su

Dettagli