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Tesi etd-10102006-163016


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