Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Optimal design for energy saving building |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Optimal design for energy saving building |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/01 - STATISTICA |
| Descrizione sintetica in italiano | In this research project the researcher is asked to develop a methodological approach to stochastic multi-objective optimization able to deal with the problem of energy efficiency renovation of existing buildings. For the building envelop and comfort systems redesign the researcher should derive an evolutionary multi-objective optimization approach based on recent Evolutionary Computation progresses and statistical modelling for high dimensional settings. More specifically, he should construct a search method whereby the search is evolved in generations of data sets and the engine of the evolution resides in statistical high dimensional (and nonlinear) models. He also should build the optimization approach considering recent relevant contributions in model-based genetic algorithms, evolutionary strategies, evolutionary neural networks, Bayesian networks, and particle swarm optimization rules |
| Descrizione sintetica in inglese | In this research project the researcher is asked to develop a methodological approach to stochastic multi-objective optimization able to deal with the problem of energy efficiency renovation of existing buildings. For the building envelop and comfort systems redesign the researcher should derive an evolutionary multi-objective optimization approach based on recent Evolutionary Computation progresses and statistical modelling for high dimensional settings. More specifically, he should construct a search method whereby the search is evolved in generations of data sets and the engine of the evolution resides in statistical high dimensional (and nonlinear) models. He also should build the optimization approach considering recent relevant contributions in model-based genetic algorithms, evolutionary strategies, evolutionary neural networks, Bayesian networks, and particle swarm optimization rules |
| Data del bando | 14/05/2012 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 22946 |
| Periodicità | 12 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | http://www.unive.it/nqcontent.cfm?a_id=1538 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | QUALIFICATIONS AND INTERVIEW |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | QUALIFICATIONS AND INTERVIEW |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | VENEZIA |
| Codice postale | 30123 |
| Indirizzo | DORSODURO 3246 |
| Sito web | http://www.unive.it |
| eclt@pec.unive.it | |
| Telefono | +390418227594 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 24/05/2012 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |