Teoria e metodi dell'ottimizzazione

Seminari

Giovanni Barbarino: Metodi dei piano di taglio
Stefano De Salvo: Metodi di ottimizzazione combinatoria per problemi di finanza
Michela Moschella: Regioni ammissibili: metodo di Zoutendijk e programmazione lineare successiva
Stefano Massei: Ottimizzazione derivative-free: il metodo del simplesso di Nelder-Mead
Martino Ottolini: Funzioni barriera nell'ottimizzazione vincolata
Andrea Masciotta: Metodi di Newton con gradiente coniugato per problemi di ottimizzazione
Tiziano Amicone: Introduzione all'ottimizzazione stocastica: metodo di decomposizione duale
Francesco Cordoni: Un modello di ottimizzazione di portafoglio con misure di rischio
Roberta Currao: Metodi quasi-Newton
Marco Montechiaro: Learning machines: un'introduzione alle support vector machines
Francesco Bartoloni: Esistenza della soluzione ottima del modello del Lago Shallow
Antonio Distaso: Teoremi di minimax
Gianluca Grilletti: Risoluzione di problemi discreti tramite tecniche di ottimizzazione continua: reti neurali di Hopfield
Carmine Frascella: Metodi del sottogradiente per la determinazione di punti di sella
Federico Conti: Metodi di Newton inesatti
Gian Maria Negri Porzio: L'algoritmo DIRECT e le sue evoluzioni
Gianluca Finocchio: Ottimizzazione e approssimazione stocastica
Roberto Vertuccio: Algoritmi per il calcolo di equilibri di mercato
Lorenzo Mori: Programmazione conica per la gestione del rischio del portafoglio
Giorgio Mossa: Giochi su reti wireless e equilibri di Nash
Paolo Burdo: Algoritmi prossimali
Matteo Barucco: Implicit filtering
Alessio Aristodemo: Algoritmi di apprendimento del secondo ordine per architetture neurali
Jessica Bono: Il problema dell'ottimizzazione multi-portafoglio tramite gli equilibri di Nash
Giulia Bernardini: Teoria evoluzionistica dei giochi
Angela Mastrocinque: Algoritmi di penalizzazione esatta per l'ottimizzazione vincolata
Riccardo Morandin: Reti di Hopfield per la risoluzione di equazioni diofantee e altri problemi di ottimizzazione combinatoria
Marco Trevisiol: Hard clustering
Angela Veronese: Algoritmi per la programmazione intera nonlineare convessa
Nirvana Coppola: La dualità di Fenchel
Luca Ferragina: Scalatura di matrici
Cristoforo Caffi: Condizioni di ottimalità nella programmazione semi-infinita
Andrea Scarciglia: Il metodo di Levenberg-Marquardt per la risoluzione di sistemi di equazioni nonlineari nel caso vincolato
Matteo Sorrentino: Classificazione mediante SVM Lagrangiane
Marco Tarsia: Modelli finanziari di programmazione quadratica per l'ottimizzazione di portafogli
Jessica Alessandrì: File merging come problema di trasporto con costi convessi separabili
Martina Costa Cesari: Un algoritmo di ottimizzazione vincolata in 3 fasi per la creazioni di portafogli azionari
Marco Barberis: Alcuni risultati di esistenza ed unicità delle soluzioni ottime
Alice Cortinovis: Ottimizzazione semidefinita: algoritmo primale-duale di riduzione del potenziale
Simone Rotundo: Vincoli probabilistici: convessità ed approssimazione
Giulia Ansuini: Separabilità poliedrale: aspetti teorici e computazionali
Sabrina Forgione: Algoritmo primale-duale per la programmazione conica del second'ordine e ottimizzazione di portafogli azionari
Roberta Venditti: Opzioni americane e problemi di complementarità lineare
Giulio Del Corso: Metodi prossimali di Newton per l'apprendimento automatico
Alberto Querci: Metodi incrementali del sottogradiente-prossimale
Luigi Pagano: Condizioni di ottimalità nell'ottimizzazione semi-infinita generalizzata
Davide Lofano: Metodi bundle per la minimizzazione regolarizzata del rischio
Davide Marano: Un'algoritmo primale-duale per modelli lineari di equilibrio di mercati
Francesco Paolo Maiale: Teoremi di separazione radiante e sottodifferenziale di funzioni calme
Fabio Ferri: Metodi adattivi del gradiente stocastico e applicazioni all'apprendimento automatico on-line
Enrico Polesel: Problemi di instradamento ottimo su reti
Giulia Punzi: Metodi di discesa a specchio e loro accelerazione
Lorenzo Benedini: Ottimizzazione bilivello: tecniche algoritmiche generali e caso quadratico
Klará Lacková: Primal-dual subgradient methods for convex problems
Matteo Cacciola: Una versione adattiva del metodo ibrido primale-duale del gradiente
Claudia Cusseddu: Particle swarm optimization
Fabio Brau: Metodi multi kernel per il machine learning
Michele Rinelli: Un metodo primale-duale del punto interno per l'ottimizzazione vincolata
Eugenio Prina: Un metodo di punto di sella per reti generative antagoniste
Denise Massa: Sottodifferenziali approssimati
Andrea Favilli: Problemi di flusso generalizzati con funzioni di guadagno concave
Sara Gennari: Algoritmi per l'ottimizzazione nonlineare su reti
Filippo Brunelli: Metodo del sottogradiente distribuito proiettato in reti multi-agente
Giulio Benigni: Ottimizzazione robusta di portafogli con opzioni europee
Francesco Milizia: Ottimizzazione sparsa mediante approssimazione con problemi DC
Gianluca Di Pasquale: Complessità di alcuni problemi di ottimizzazione nonlineare
Igor Simunec: Metodi incrementali del sottogradiente
Vincenzo Galgano: Programmazione mista intera in crittografia
Alessia Gentilini: Un metodo di scambio per problemi convessi di ottimizzazione semi-infinita
Alessio Alfano: Convergenza della backpropagation tramite minimizzazione non monotona perturbata
Martino Fortuna: Ripristino di immagini tramite la minimizzazione della variazione totale
Morena Porzio: Tagli di concavità ed algoritmi per la minimizzazione concava
Annalisa Mazzuca: Analisi e convergenza di due algoritmi per l'approssimazione razionale l-infinito
Marilena Pandolfi: Metodi di Newton locale e globale del punto interno
Luca Macchiaroli: Metodi di decomposizione e partizione nella programmazione lineare stocastica a più fasi
Francesco Demelas: Metodo del gradiente proiettato allisciato per l'ottimizzazione semi-infinita
Giacomo Bertolucci: Geometria della distanza: problemi ed algoritmi
Marco Lischi: Metodo del gradiente prossimale per la ricostruzione di segnali
Massimo Sorella: Illimitatezza ed esistenza di soluzioni ottime
Andrea Papini: Decomposizione duale per modelli grafici
Daniele Del Molin: Metodi per l'ottimizzazione non vincolata basati sulla regione di confidenza
Daniel Saint-Geours: Convergenza del metodo della lagrangiana aumentata
Francesco Mattesini: Metodi della media duale per l'apprendimento stocastico e l'ottimizzazione online
Marco Inversi: Formulazioni variazionali e metodo di Galerkin per equazioni alle derivate parziali
Anton Emelchenkov: Subgradient methods for support vector machines
Elisa Di Nardo: Un algoritmo primale-duale del punto interno per la programmazione lineare
Lorenzo Nozzoli: Il metodo ESH per programmazione nonlineare misto intera
Filippo Quattrocchi: Un metodo del punto interno con regione di confidenza
Vittorio D'Onofrio: Funzioni differenziabili di penalizzazione esatta
Leandro Iafolla: Lagrangiana aumentata per problemi non lineari di ottimizzazione semidefinita
Gianfranco Verzella: Un algoritmo di decomposizione per reti neurali feedforward
Alessandro Pinzi: Ottimizzazione non lineare su reti con funzioni obiettivo parzialmente separabili
Vincenzo Mariani: Il metodo incrementale dei minimi quadrati con il filtro esteso di Kalman
Ferdinando Mazzulla: Risultati di esistenza di soluzioni ottime in problemi nonconvessi
Simone Manti: Approssimazioni convesse ℓ₁ di problemi ℓ₀ nella ricostruzione di segnali
Federico Lazzeri: Un metodo di Newton allisciato per la programmazione semi-infinita
Natalia Montagna: Condizioni necessarie di ottimalità del secondo ordine
Matteo Talluri: Condizioni di ottimalità del secondo ordine in presenza di vincoli astratti
Alessandro La Farciola: Metodi iterativi Di Bregman per la minimizzazione ℓ₁
Ursula D'Elia: EXTRA: un algoritmo del gradiente per il problema del consenso
Nikita Deniskin: Markovian traffic equilibrium
Miriam Falletta: Metodi approssimati di Gauss-Newton per il problema nonlineare dei minimi quadrati
Alessandro Alberti: Equità ed efficienza nell'ottimizzazione multi-portafoglio
Lukas Seifert: The Karmarkar's interior point method
Moreno Zito: Algoritmi distribuiti di tipo push-pull per l'ottimizzazione
Chiara Gambicchia: Metodi del punto interno per l’ottimizzazione quadratica convessa
Andrea Luca Mandoli: Il metodo del gradiente di Barzilai-Borwein
Alice Battaglini: Costruzione di un algoritmo di riduzione del potenziale per la programmazione semidefinita
Fabrizio Federico: Metodo del gradiente naturale e sue proprietà in problemi di machine learning
Andreaceleste Toscano: Complessità nell'ottimizzazione convessa
Alessia Perugini: Minimizzazione della distorsione di mesh nella grafica computerizzata
Giuseppe Bruno: Portafogli multiperiodo e ottimizzazione dinamica
Mario Correddu: Semismooth Newton-type method for bilevel optimization
Merima Mustafic: Compressed sensing based on trust region methods
Davide Polverino: Block coordinate descent
Francesc Llabrés Massanet: Mercati à la Arrow-Debreu e ottimizzazione convessa
Riccardo Tomassini: Confronto tra metodi di discesa e discesa ottimistica del gradiente nell'addestramento di reti neurali avversariali
Silvio Martinico: Training deep and recurrent networks with Hessian-Free optimization
Mauro Díaz Lupone: Discesa accelerata del gradiente di Nesterov e alternative
Juan Vallaure Lozano: Un metodo di ε-rilassamento per problemi di flusso su reti con funzioni di costo separabili convesse
Filippo Giovagnini: Modello di Black-Litterman per la selezione di asset come problema di ottimizzazione inversa
Davide Orecchioni: Un metodo di approssimazione esterna per problemi programmazione nonlineare misto-intera
Elia Antonini: Algoritmi a specchio per la programmazione semi-infinita
Dario La Torre: Traffic equilibrium problems with nonadditive costs via monotone mixed complementarity problems