| Tipo di tesi |
Tesi di laurea vecchio ordinamento |
| Autore |
Maniche, Odile
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| Indirizzo email |
odilem@tin.it |
| URN |
etd-10102006-163016 |
| Titolo |
Tecniche di Ottimizzazioni e Reti Neurali |
| Settore scientifico disciplinare |
INGEGNERIA, FACOLTA' |
| Corso di studi |
INGEGNERIA INFORMATICA |
| Commissione |
| Nome Commissario |
Qualifica |
| Aldo Balestrino |
Relatore |
| Andrea Caiti |
Relatore |
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| Parole chiave |
- ottimizzazione
- Rete Neurale
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| Data inizio appello |
2006-10-26 |
| Disponibilità |
unrestricted |
Riassunto analitico
1 - Introduzione............................................................................................................ 4
1.1 - Cosa è la Ricerca Operativa.....................................................................................................4
1.2 - Il problema del Controllo Ottimo Tempo Discreto .................................................................8
1.3 - Perché l'utilizzo della rete neurale ...........................................................................................9
2 - Gli algoritmi Linprog e Quadprog di Matlab ................................................... 13
2.1 - Illustrazione delle routine Matlab Linprog e Quadprog ........................................................13
2.2 - Modello matematico del sistema e formulazione del problema di ottimizzazione ...............14
2.3 - Implementazione Matlab del problema di ottimizzazione.....................................................18
2.4 - Alcuni esempi di utilizzazione...............................................................................................30
3 - Teoria della nuova rete neurale .......................................................................... 36
3.1 - Introduzione alla rete neurale ................................................................................................36
3.3 - Prova dell'esistenza di un modello ANN e descrizione del nuovo modello ANN ................39
3.4 - Teoria della nuova rete Neurale.............................................................................................45
4 – Implementazione della rete neurale................................................................... 53
4.1 - Modello matematico della rete neurale..................................................................................53
3
4.2 - Implementazione Matlab della rete neurale...........................................................................54
4.3 - Descrizione degli schemi Simulink .......................................................................................59
4.4 - Alcuni esempi di utilizzazione...............................................................................................65
5 - Implementazione dell’algoritmo detto Metodo del Gradiente con coefficiente
Momento..................................................................................................................... 75
5.1 - Formulazione del problema ...................................................................................................75
5.2 – Studio della stabilità dell’algoritmo detto Metodo del Gradiente con coefficiente Momento
.......................................................................................................................................................78
5.3 - Implementazione dell’Algoritmo detto Metodo del Gradiente con.......................................85
5.4 - Alcuni esempi della convergenza dell’algoritmo detto Metodo del Gradiente con
coefficiente Momento. ...................................................................................................................87
6 - Presentazione del menù principale................................................................... 101
6.1 - Presentazione del menù principale ......................................................................................101
Bibliografia............................................................................................................... 104
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