Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di algoritmi general purpose per problemi di ottimizzazione lineare mista intera |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | General purpose algorithms for mixed integer linear programming problems |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | MAT/09 - RICERCA OPERATIVA |
| Descrizione sintetica in italiano | La ricerca ha lo scopo di sviluppare metodi (generali) per la soluzione di problemi di Programmazione Mista Intera (PMI) che, diversamente da algoritmi euristici e meta-euristici, non necessitano di una conoscenza specifica del problema studiato ma ne richiedono in ingresso la formulazione matematica. In particolare, lo studio sarà incentrato sul miglioramento della Kernel Search (KS) quale metodo euristico in grado di produrre soluzioni di elevata qualità per diversi problemi di ottimizzazione. KS si basa sulla identificazione di variabili promettenti e la costruzione e risoluzione di una sequenza di sotto-problemi di PMI per mezzo di un risolutore. Partendo dalle migliori caratteristiche del metodo, la ricerca innoverà sia il modo in cui i sotto-problemi sono costruiti, sia il modo con cui le variabili promettenti verranno identificate possibilmente incorporando idee e tecniche provenienti da altri domini quali, ad esempio, il Machine Learning |
| Descrizione sintetica in inglese | The research aims at developing solution methods for solving (general) Mixed Integer Programming (MIP) problems that differently from heuristic and meta-heuristic approaches do not need any specific insight on the studied problem but its mathematical formulation. In particular, the study will be focused on the enhancement of Kernel Search (KS) as a heuristic framework that has proven to be able to produce high-quality solutions for a number of specific optimization problems. KS is based on identifying promising variables and on building and solving a sequence of restricted MIP problems by means of a MIP solver. Starting from its best features, the research will innovate both the way sub-problems are constructed and promising variables are identified by possibly embedding ideas and techniques from other domains such as Machine Learning. |
| Data del bando | 04/10/2018 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://www.unibs.it/ateneo/albo-pretorio-concorsi-bandi-e-gare/bandi-assegni-di-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Brescia |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Brescia |
| Sito web | http://www.unibs.it |
| laura.ferrari@unibs.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 23/10/2018 |
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