Daniele Loiacono TITOLI DI STUDIO E FORMAZIONE

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1 CURRICULUM VITAE ET STUDIORUM Daniele Loiacono DATI PERSONALI Nome: Daniele Cognome: Loiacono Data di nascita: 20 Settembre 1980 Luogo di nascita: Lecco(LC), Italia Cittadinanza: Italiana Stato civile: Coniugato Indirizzo Ufficio Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano Via Ponzio 34/5 I-20133, Milano(MI), Italia Telefono: Fax: Home page: home.dei.polimi.it/loiacono Indirizzo Abitazione Via Cassinari 22 I Milano, Italia TITOLI DI STUDIO E FORMAZIONE 03/05 02/08 Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell Informazione, presso il Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano, discutendo la tesi Rule-Based Evolutionary Systems for Generalized Reinforcement Learning. Relatore prof. Pier Luca Lanzi. 09/99 12/04 Laurea in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Milano, con la votazione di 100/100 e lode, discutendo la tesi Evolving Rules with XCSF: Analysis of Generalization and Performance. Relatore prof. Pier Luca Lanzi. Premiata nel 2005 come miglior Tesi di Laurea dall Associazione Italiana per l Intelligenza Artificiale(AIXIA). 09/94 07/99 Diploma di Maturità Scientifica conseguito presso il Liceo Scientifico Statale Einstein, Milano, Italia; voto finale 98/100. 1

2 PREMI E RICONOSCIMENTI 2007 Vincitore della competizione Evolving Trading Rules alla Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2007, London, UK 2007 Finalista della competizione Ant Wars alla Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2007, London, UK 2006 Best Paper Award nella sezione Learning Classifier Systems and other Genetics-Based Machine Learning alla Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2006, Seattle, US 2005 Premio per la miglior Tesi di Laurea nell ambito dell Intelligenza Artificiale, conferito dall Associazione Italiana per l Intelligenza Artificiale(AIXIA) (http://www.aixia.it) POSIZIONI ACCADEMICHE E AFFILIAZIONI 03/ /2008 Dottorando di Ricerca in Ingegneria dell Informazione presso il Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano, Milano, Italia. 03/2008 oggi Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Elettronica e Informazione del Politecnico di Milano, Milano, Italia. ATTIVITÀ DIDATTICA CORSI COME DOCENTE A CONTRATTO A.A. 2009/2010 Informatica B. Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica ed Energetica, Politecnico di Milano, Campus Bovisa. A.A. 2008/2009 Informatica B. Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica ed Energetica, Politecnico di Milano, Campus Bovisa. SUPPORTO ALLA DIDATTICA A.A. 2009/2010 Seminari didattici per il corso Data Mining and Text Mining del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2009/2010 Seminari didattici per il corso Informatica B [C.I.] del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Matematica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2008/2009 Seminari didattici per il corso Data Mining and Text Mining del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2008/2009 Seminari didattici per il corso Algoritmi e Strutture Dati del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Matematica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. 2

3 A.A. 2007/2008 Seminari didattici per il corso Data Mining and Text Mining del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2007/2008 Responsabile di quattro squadre di laboratorio per il corso Informatica 2 della Prof. Antola. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2007/2008 Seminari didattici per il corso Informatica 3 del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2007/2008 Responsabile di una squadra di laboratorio per il corso Informatica B del Prof. Morzenti. Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica ed Energetica, Politecnico di Milano, Campus Bovisa. A.A. 2006/2007 Seminari didattici per il corso Informatica 3 del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2005/2006 Seminari didattici per il corso Informatica 2 del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2005/2006 Responsabile di tre squadre di laboratorio per il corso Informatica 2 del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. A.A. 2005/2006 Responsabile di una squadra di laboratorio per il corso Informatica B del Prof. Folgheraiter. Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica, Politecnico di Milano, Campus Bovisa. A.A. 2004/2005 Seminari didattici per il corso Informatica 3 del Prof. Lanzi. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Politecnico di Milano, Campus Leonardo. TESI DI LAUREA DI CUI CORRELATORE A.A. 2008/2009 Automatic Racing Lines Generation for High-End Car Games, Tesi di primo Livello di Alessandro Pietro Bardelli, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2008/2009 Neuroevolution of Augmenting Topologies Applied to First Person Shooter Games, Tesina di Secondo Livello di Alessio Bonsignore, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2008/2009 Algoritmi Genetici per la Generazione Automatica di Tracciati in Videogiochi di Corse, Tesina di Secondo Livello di Marco Colombo, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2007/2008 On-line and Off-line Learning of Driving Tasks for The Open Racing Car Simulator (TORCS) Using Neuroevolution, Tesi di Secondo Livello di Luigi Cardamone, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2007/2008 Learning a Context-Aware Weapon Switching Policy in First Person Shooters, Tesi di Primo Livello di Luca Galli, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano, Polo Regionale di Como. 3

4 A.A. 2007/2008 Estensione del Tile Coding con Approssimatori Locali, Tesi di Primo Livello di Guido Bonomi, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2007/2008 Player Modeling in Racing Games with Support Vector Machines on GPUs, Tesi di Secondo Livello di Fabrizio Bonfanti, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2007/2008 Tecniche Neuroevolutive Applicate al Gioco del Pac-Man, Tesina di Secondo Livello di Sandro Baranzini, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2006/2007 Neuroevolution of Augmenting Topologies Applied to the Open Racing Car Simulator, Tesi di Secondo Livello di Matteo Verzola, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2006/2007 Learning Driving Tasks in a Racing Game Using Reinforcement Learning, Tesi di Secondo Livello di Alessandro Prete, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2006/2007 Tecniche di Apprendimento per rinforzo per l ottimizzazione della Trade Execution, Tesi di Secondo Livello di Mario Galli, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2005/2006 Rule Based Evolutionary Systems Using Support Vector Machines, Tesi di Secondo Livello di Andrea Marelli, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. A.A. 2004/2005 Evolving Populations of Heterogeneous Predictors with XCSF, Tesi di Laurea di Matteo Zanini, relatore prof. Pier Luca Lanzi, Politecnico di Milano. ATTIVITÀ SCIENTIFICHE ORGANIZZAZIONE DI SEMINARI Co-organizzatore del ciclo di seminari Design Progettazione e Sviluppo di Videogiochi presso il Politecnico di Milano con la partecipazione di Milestone, Ubisoft e del Center for Computer Games Research di Copenhagen. ORGANIZZAZIONE DI ATTIVITÀ SCIENTIFICHE Co-organizzatore della sessione speciale Computational Intelligence in Racing Games all interno del IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2010, Copenhagen, Denmark. Co-organizzatore della competizione 2010 Simulated Car Racing Championship in occasione di: (i) IEEE World Congress on Computational Intelligence(WCCI) 2010, Barcellona, Spagna;(ii) ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 2010, Portland, Oregon, USA;(iii) IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2010, Copenhagen, Denmark. Co-organizzatore della competizione Car Setup Optimization Competition in occasione di Evostar (EVO*) 2010, Istanbul, Turkey. 4

5 Local co-chair del IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2009, Milano, Italia. Co-organizzatore della competizione 2009 Simulated Car Racing Championship in occasione di: (i) IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2009, Trondheim, Norvegia;(ii) ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 2009, Montreal, Canada; (iii) IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2009, Milano, Italia. Co-organizzatore della sessione speciale Computational Intelligence in Games all interno del IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 2009, Trondheim, Norvegia. Co-organizzatore della competizione Simulated Car Racing Competition in occasione del IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games(CIG) 2008, Perth, Australia. Co-organizzatore della competizione Simulated Car Racing Competition in occasione della World Conference on Computational Intelligence (WCCI) 2008, Hong Kong. PARTECIPAZIONE A COMITATI SCIENTIFICI IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 2010, Barcellona, Spagna. IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC) 2009, Trondheim, Norvegia. ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 2010, Portland, Oregon, USA. ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2009, Montreal, Canada. ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 2008, Atlanta, Georgia, USA. ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO) 2007, London, UK. IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2009, Milano, Italia. IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG) 2010, Copenhagen, Denmark. IEEE International Conference on Fuzzy Systems(FUZZ-IEEE) 2010, Barcellona, Spagna. Internation Conference on Evolutionary Computation(ICEC) 2009, Madira, Portogallo. ATTIVITÀ DI REVISIONE Transaction on Computational Intelligence and AI in Games (TCIAIG), IEEE. Genetic Programming and Evolvable Machines(GPEM), Springer. Evolutionary Computation Journal (ECJ), MIT Press. Information Sciences(INS), Elsevier. Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG). International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 5

6 IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC). Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO). International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS). Italian Workshop on Evolutionary Computation (GSICE). PARTECIPAZIONE A PROGETTI DI RICERCA 2008 oggi Partecipazione ad un progetto commissionato dalla società Promuovi Italia (http://www.promuovitalia.it), finanziato dal Ministero dello Sviluppo Economico, che ha come obbiettivo la valutazione e l ottimizzazione degli strumenti di programmazione finanziata. In particolare, all interno di questo progetto io mi occupo dell analisi dei dati storici e dello sviluppo di modelli decisionali attraverso tecniche di datamining oggi Partecipazione al progetto Drivaware finanziato da RDE Company S. r. l. (http://www.rdecompany.com), il cui scopo è caratterrizzare il comportamento di un autista sulla base di diverse informazioni raccolte mentre si trova alla guida. All interno del progetto il mio contributo riguarda l applicazione di tecniche di datamining alle serie temporali di dati raccolte per individuare pattern ricorrenti e relazioni interessanti fra le variabili misurate Partecipazione in qualità di assegnista di ricerca al progetto europeo hartes presso il Dipartimento di Elettronica ed Informazione del Politecnico di Milano. All interno di questo progetto mi sono occupato dell ottimizzazione di sistemi digitali dedicati e della stima delle loro prestazioni, utilizzando tecniche di computazione evolutiva ed apprendimento automatico Partecipazione in qualità di studente al progetto di ricerca POET presso il CEFRIEL di Milano, svolgendo un indagine preliminare sull estrazione di metriche da un codice sorgente in relazione al consumo di potenza Partecipazione in qualità di studente al progetto IUNET presso l Acceleratore di Impresa del Politecnico di Milano, svolgendo uno studio prototipale sull uso della tecnologia XACML per il controllo degli accessi a risorse WEB Partecipazione in qualità di studente al progetto di ricerca WIDE presso il CEFRIEL di Milano, svolgendo uno studio prototipale di un motore di ricerca semantico basato su agenti. ATTIVITÀ PROFESSIONALI 2003 Università di Reggio Emilia, sviluppatore di software. Sviluppo di un software per l ottimizzazione orientata ai costi di infrastrutture per le telecomunicazioni. 6

7 INTERESSI DI RICERCA APPRENDIMENTO AUTOMATICO CON TECNICHE DI COMPUTAZIONE EVOLU- TIVA È il tema della tesi di dottorato e ha riguardato lo studio dei sistemi a classificatori, un paradigma di apprendimento automatico in cui la conoscenza è rappresentata da un insieme di regole. In particolare la ricerca si è focalizzata sull utilizzo dei sistemi a classificatori per l addestramento di agenti autonomi in problemi di apprendimento per rinforzo. La ricerca è stata sviluppata principalmente nelle seguenti direzioni: (i) analisi delle capacità di generalizzazione dei sistemi studiati; (ii) formalizzazione dei sistemi a classificatori come paradigma di apprendimento per rinforzo; (iii) estensione dei sistemi a classificatori con tecniche di apprendimento per rinforzo specifiche per problemi complessi; (iv) estensione dei sistemi a classificatori a problemi di classificazione supervisionata; (v) utilizzo dei sistemi a classificatori per evolvere ensemble di Reti Neurali o Support Vector Machines per risolvere problemi di apprendimento per rinforzo, di regressione e di classificazione. APPRENDIMENTO AUTOMATICO NEI VIDEOGIOCHI E NEI MERCATI FINANZIARI La ricerca si propone di studiare l applicazione di tecniche di apprendimento automatico, tra cui i sistemi a classificatori, per risolvere problemi nell ambito dei mercati finanziari e dei videogiochi commerciali. In particolare, nell ambito dei mercati finanziari la ricerca si sviluppa su due problemi specifici: l ottimizzazione di un portafoglio di titoli azionari e il problema della Trade Execution(noto anche come One-Way Trading). Entrambi i problemi sono stati modellizzati come problemi di apprendimento per rinforzo. La ricerca si propone di confrontare tecniche di apprendimento per rinforzo e tecniche basate sulla computazione evolutiva per risolvere questi problemi. Nell ambito dei videogiochi, la ricerca ha diversi obiettivi: (i) l utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per modellizzare il comportamento di giocatori umani; (ii) la comparazione di tecniche di apprendimento per rinforzo e di computazione evolutiva per sviluppare l intelligenza artificiale nei videogiochi; (iii) l utilizzo di tecniche di apprendimento automatico sia per adattare il gioco alle preferenze dell utente sia per sviluppare moduli in grado di facilitare l esperienza di gioco. COMPUTAZIONE EVOLUTIVA ED APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER LA PRO- GETTAZIONE DI SISTEMI DEDICATI La crescente diffusione dei sistemi dedicati e l aumentare della loro complessità rende sempre più importante lo sviluppo di strumenti di supporto per lo sviluppo di questi sistemi. In generale, la progettazione dei sistemi dedicati comporta la risoluzione di diversi problemi di ottimizzazione(ad esempio l allocazione di risorse e lo scheduling di operazioni) che sono fra di loro fortemente dipendenti e difficili da modellizzare in maniera analitica. In questo scenario le tecniche di computazione evolutiva e di apprendimento automatico possono essere applicate per risolvere alcuni di questi problemi in maniera efficace. Le direzioni di ricerca sviluppate sono principalmente tre: (i) l applicazione di algoritmi genetici multi-obiettivo per l esplorazione dello spazio di progetto in presenza di obiettivi in contrasto fra loro; (ii) l utilizzo di algoritmi genetici avanzati per l ottimizzazione dell allocazione delle risorse in sistemi dedicati eterogenei e riconfigurabili; (iii) l applicazione di tecniche di apprendimento automatico per la modellizzazione e la stima di costi e prestazioni. 7

8 PUBBLICAZIONI ARTICOLI SU RIVISTE INTERNAZIONALI A.4 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, Pier Luca Lanzi. Learning to Drive in The Open Racing Car Simulator using On-Line Neuroevolution. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games(Conditionally Accepted with Minor Revisions). A.3 DANIELE LOIACONO, Pier Luca Lanzi, Julian Togelius, Enrique Onieva, David A. Pelta, Martin V. Butz, Thies D. Lonneker, Luigi Cardamone, Diego Perez, Yago Saez, Mike Preuss and Jan Quadflieg. The 2009 Simulated Car Racing Championship IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games(Conditionally Accepted with Minor Revisions). A.2 Fabio Dercole, DANIELE LOIACONO, and Sergio Rinaldi. Synchronization in ecological networks: A byproduct of Darwinian evolution? International Journal of Bifurcation and Chaos, 17(7): , A.1 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Generalization in the XCSF classifier system: Analysis, improvement, and extension. Evolutionary Computation, 15(2): , ARTICOLI SU LIBRI INTERNAZIONALI B.4 Christian Pilato, DANIELE LOIACONO, Antonino Tumeo, Fabrizio Ferrandi, Pier Luca Lanzi and Donatella Sciuto. Speeding-Up Expensive Evaluations in High-Level Synthesis Using Solution Modeling and Fitness Inheritance, in Computational Intelligence in Expensive Optimization Problems. Y. Tenne and C.-K. Goh (Eds.), Springer, February 2010, pp B.3 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Tile coding based on hyperplane tiles. In Recent Advances in Reinforcement Learning, 8th European Workshop, EWRL 2008, Villeneuve d Ascq, France, June 30 - July 3, 2008, Revised and Selected Papers, volume 5323 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer, B.2 DANIELE LOIACONO, Jan Drugowitsch, Alwyn Barry, and Pier Luca Lanzi. Analysis and improvements of the classifier error estimate in XCSF. In Learning Classifier Systems, 10th International Workshop, IWLCS 2006, Seattle, MA, USA, July 8, 2006 and 11th International Workshop, IWLCS 2007, London, UK, July 8, 2007, Revised Selected Papers, volume 4998 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer, B.1 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, and Matteo Zanini. Pier Lanzi, Daniele Loiacono, and Matteo Zanini. Evolving classifiers ensembles with heterogeneous predictors. In Learning Classifier Systems, 10th International Workshop, IWLCS 2006, Seattle, MA, USA, July 8, 2006 and 11th International Workshop, IWLCS 2007, London, UK, July 8, 2007, Revised Selected Papers, volume 4998 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer,

9 ARTICOLI SU ATTI DI CONGRESSI INTERNAZIONALI C.23 DANIELE LOIACONO, Luigi Cardamone, and Pier Luca Lanzi. Learning to Overtake in TORCS Using Simple Reinforcement Learning. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on(in stampa). C.22 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. Applying Cooperative Coevolution to Compete in the 2009 TORCS Endurance World Championship In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on (in stampa). C.21 Luca Galli, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. Learning a Context- Aware Weapon Selection Policy for Unreal Tournament III. In Proceedings of the 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG 09), pages , Milan, Italy, C.20 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. Learning Drivers for TORCS through Imitation Using Supervised Methods. In Proceedings of the 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG 09), pages , Milan, Italy, C.19 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. Evolving Competitive Car Controllers for Racing Games with Neuroevolution. In GECCO 09: Proceedings of the 11th annual conference on Genetic and evolutionary computation, pages , New York, NY, USA, ACM. C.18 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. On-line Neuroevolution Applied to The Open Racing Car Simulator. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages , C.17 DANIELE LOIACONO, Julian Togelius, Pier Luca Lanzi, Leonard Kinnaird- Heether, Simon M. Lucas, Matt Simmerson, Diego Perez, Robert G. Reynolds and Yago Saez. The WCCI 2008 Simulated Car Racing Competition. In Proceedings of the 2008 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games (CIG 08), pages , Perth, Australia, C.16 Martin V. Butz, Pier Luca Lanzi, Xavier Llorà, and DANIELE LOIACONO. An analysis of matching in learning classifier systems. In GECCO 08: Proceedings of the 10th annual conference on Genetic and evolutionary computation, pages , New York, NY, USA, ACM. C.15 Fabrizio Ferrandi, Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Christian Pilato, and Donatella Sciuto. A multi-objective genetic algorithm for design space exploration in high-level synthesis. In ISVLSI-08 IEEE Annual Symposium on VLSI 2008, pages , C.14 Christian Pilato, DANIELE LOIACONO, Fabrizio Ferrandi, Pier Luca Lanzi, and Donatella Sciuto. High-level synthesis with multi-objective genetic algorithm: a comparative encoding analysis. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages , C.13 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Computed predictions in binary multistep problems. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages , C.12 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, and Matteo Zanini. Evolving classifier ensembles with voting predictors. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages ,

10 C.11 DANIELE LOIACONO, Andrea Marelli, and Pier Luca Lanzi. Support vector machines for computing action mappings in learning classifier systems. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages , C.10 DANIELE LOIACONO, Andrea Marelli, and Pier Luca Lanzi. Support vector regression for classifier prediction. In GECCO 07: Proceedings of the 9th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages ,New York, NY,USA,2007. ACMPress. C.9 Pier Luca Lanzi and DANIELE LOIACONO. Classifier systems that compute action mappings. In GECCO 07: Proceedings of the 9th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. C.8 Pier Luca Lanzi and DANIELE LOIACONO. XCSF with neural prediction. In Evolutionary Computation, CEC IEEE Congress on, pages , C.7 Pier Luca Lanzi and DANIELE LOIACONO. Standard and averaging reinforcement learning in XCS. In GECCO 06: Proceedings of the 8th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. C.6 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Classifier prediction based on tile coding. In GECCO 06: Proceedings of the 8th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. Best paper award in track Learning Classifier Systems and other Genetics-Based Machine Learning. C.5 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Prediction update algorithms for XCSF: RLS, kalman filter, and gain adaptation. In GECCO 06: Proceedings of the 8th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. C.4 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. XCS with computed prediction in multistep environments. In GECCO 05: Proceedings of the 2005 Conference on Genetic and Evolutionary Computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. C.3 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Extending XCSF beyond linear approximation. In Genetic and Evolutionary Computation GECCO-2005, pages , Washington DC, USA, ACM Press. C.2 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. XCS with computed prediction for the learning of boolean functions. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation CEC-2005, pages , Edinburgh, UK, September IEEE. C.1 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. XCS with computed prediction in continuous multistep environments. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation CEC-2005, pages , Edinburgh, UK, September IEEE. 10

11 ARTICOLI SU ATTI DI WORKSHOP INTERNAZIONALI D.3 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Recursive least squares and quadratic prediction in continuous multistep problems. In Proceedings of the 2008 GECCO Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation (Atlanta, GA, USA, July 12-16, 2008). M. Keijzer, Ed. GECCO 08. ACM,New York, NY,USA,2008. D.2 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Evolving neural networks for classifier prediction with XCSF. In Proceedings of the ECAI 06 Workshop on Evolutionary Computation. Available online at ftp://ftp.ce.unipr.it/pub/cagnoni/ W30/W30.pdf, pages 36 40, D.1 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Improving generalization in the XCSF classifier system using linear least-squares. In GECCO 05: Proceedings of the 2005 workshops on Genetic and evolutionary computation, pages , New York, NY, USA, ACM Press. ARTICOLI SU RIVISTE NAZIONALI E.1 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Solving Continuous Multistep Environments with XCS and Computed Prediction. Intelligenza Artificiale. [Versione estesa di F.1](in stampa) ARTICOLI SU ATTI DI WORKSHOP NAZIONALI F.1 Pier Luca Lanzi and DANIELE LOIACONO Solving Continuous Multistep Environments with XCS and Computed Prediction. GSICE 05: First AI*IA Workshop on Evolutionary Computation. RAPPORTI INTERNI G.5 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. Evolving Drivers for TORCS using On-Line Neuroevolution Technical Report , Illinois Genetic Algorithms Laboratory University of Illinois at Urbana-Champaign, G.4 Luigi Cardamone, DANIELE LOIACONO, and Pier Luca Lanzi. GECCO Simulated Car Racing Contest II: Optimization - Competition Software Manual Technical Report , DEI, Politecnico di Milano, G.3 DANIELE LOIACONO, Luigi Cardamone, and Pier Luca Lanzi. Simulated Car Racing Championship Competition Software Manual. Technical Report , DEI, Politecnico di Milano, G.3 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Generalization in XCSF for real inputs. Technical Report , Illinois Genetic Algorithms Laboratory University of Illinois at Urbana- Champaign,

12 G.2 DANIELE LOIACONO and Pier Luca Lanzi. Tile coding based on hyperplane tiles. Technical Report , DEI, Politecnico di Milano, G.1 Pier Luca Lanzi, DANIELE LOIACONO, Stewart W. Wilson, and David E. Goldberg. Generalization in XCSF for real inputs. Technical Report , Illinois Genetic Algorithms Laboratory University of Illinois at Urbana- Champaign, TESI H.2 DANIELE LOIACONO. Rule-Based Evolutionary Systems for Generalized Reinforcement Learning. PhD thesis, Politecnico di Milano, H.1 DANIELE LOIACONO. Evolving rules with XCSF: Analysis of generalization and performance. Master s thesis, Politecnico di Milano, ALTRE PUBBLICAZIONI I.2 Alessandro Campi, Elisabetta Di Nitto, DANIELE LOIACONO, Angelo Morzenti, Paola Spoletini. Introduzione alla programmazione in MAT- LAB. Ed. Esculapio, Ottobre I.1 Daniele Loiacono and Julian Togelius. WCCI-2008: simulated car racing competition. In SIGEVOlution, 4(2): 35 36, Milano, 6 Aprile 2010 Daniele Loiacono 12

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