Soft Computing  (6 crediti)   A.A. 2004/05

I principali costituenti del  Soft Computing (SC) sono il Calcolo Evoluzionario (CE), la Logica Sfumata (FL) e  le Reti Neurali  (NN).  Il Calcolo Evoluzionario e' rivolto allo sviluppo di efficienti metodi di ricerca basati sulla metafora dell'evoluzione biologica. La Logica Sfumata permette di trattare in modo algoritmico  conoscenza  imprecisa. Le Reti Neurali  sono macchine per l'elaborazione dell'informazione basate sulla metafora connessionistica delle reti di neuroni dei  sistemi nervosi biologici e sono in grado apprendere il proprio compito di elaborazione in base a una serie di esempi.

Utilizzando le metodologie del Soft Computing (SC) e' possibile affrontare in modo efficiente problemi complessi in vari domini applicativi come  routing,  scheduling, allocazione ottimale di risorse, progettazione automatica, controllo, identificazione di sistemi, analisi di immagini, marketing,  credit and insurance modelling problems, stock prediction, credit scoring, risk assessment etc.

Questo corso si occupa di  Calcolo Evoluzionario (CE) e di Insiemi e Sistemi Sfumati (ISS) mentre le Reti Neurali vengono trattate in un corso dedicato (vedi Corso di Reti Neurali).

Programmazione. Elementi di  probabilita' e statistica.

Metodi di ricerca analitici, enumerativi e  casuali - Steepest Ascend/Descent Procedures - Simulated Annealing - Applicazione al problema TSP - Algoritmi Genetici - Teorema degli schemi - Funzioni GA-hard - Minimal Deceptive Problem - Convergenza prematura - Stagnazione - Operatori avanzati di selezione - Operatori avanzati di crossover - GA per ottimizzazione combinatoria - Stategie Evolutive .

Insiemi sfumati - Principio di estensione - Operazioni su insiemi fuzzy - Aritmetica Fuzzy - Fuzzy Clustering - Relazioni fuzzy - Teoria della possibilita' - Variabili linguistiche - Ragionamento approssimato - Modus ponens generalizzato - Regola composizionale dell'inferenza - Sistemi logici fuzzy - Sistemi neuro-fuzzy - Applicazioni in controllo e in bioinformatica

• [GOLD89] D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, 1989 (MAT 68-1989-48IN, CHI M.9, ING1 A.ELE.T.0264)
• [ZIM96] H.J. Zimmermann, Fuzzy set theory and its applications, 2ed., Kluwer Academic Publishers, 1996 (MAT 04-1996-01, MAT 04-1996-02, LETT 14.E.169).

• [BAC96] T. Bäck,  Evolutionary algorithms in theory and practice,Oxford University Press, 1996 (MAT 68-1996-200).
• [BNK97] W. Banzhaf, P. Nordin, R. E. Keller, F.D. Francone, Genetic Programming : An Introduction, Morgan Kaufmann, 1997, ISBN: 155860510X.
• [HH98] R. L. Haupt, S. E.Haupt, Practical Genetic Algorithms, Wiley-Interscience, 1998, ISBN: 0471188735.
• [KOZ92] J.R. Koza, Genetic Programming, MIT Press, 1992 (MAT 68-1992-038IN).
• [MIC92] M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algoritms, MIT Press, 1996 (MAT 68-1996-197, ARC C.4623, ING2 576.501 MIT ).
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• [PL01] R. Poli, W.B. Langdon, Foundations of Genetic Programming, Springer Verlag, 2001, ISBN: 3540424512.
• [SCH95] H.P. Schwefel, Evolution and Optimum Seeking, J. Wiley & Sons, 1995 (MAT 68-1995-196).
• [BEZ87] J.C. Bezdek, Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, Plenum Press, 1987 (FIS 577.26 BEZ 30, ING2 006.4 BEZ 1, ING2 006.4 BEZ 2 ).
• [BOU95] B. Bouchon-Meunier, La logique Floue et ses applications,  Addison Wesley France, 1995, ISBN: 2-87908-073-8 (o anche B. Bouchon-Meunier, La logique floue, Presses Universitaire de France, 1993, ISBN: 2-13-045007-5).
  
• [FUL00] R. Fuller - Introduction to Neuro-Fuzzy Systems, Physica Verlag,  2000, ISBN: 3790812560
• [JSM96] J.S.R. Jang, C.T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, 1996, ISBN: 0132610663.
• [KLIR95] G.J. Klir & B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic - Theory and Applications, Prentice Hall, 1995 (ING-DIP  C 1 / 0032) (o anche  G.J. Klir, T. A. Folger, Fuzzy sets uncertainty and information, Prentice Hall, 1988, MAT 68-1988-55IN).
• [KUN00] L. Kuncheva - Fuzzy Classifier Design, Physica Verlag,  2000, ISBN: 3790812986.
• [LL96] C.T. Lin, G. S. Lee, Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall, 1996, ASIN: 0132351692  (ARC C.3613)
  
  
  

• [FLE80] R. Fletcher, Pratical methods of optimization, vol. 1 e 2, John Wiley & Sons, 1980 e 1981 (MAT 49-1980-09 e MAT 49-1981-06).
• [MOV02] J.R. Movellan, Introduction to Probability Theory and Statistics, Kolmogorov Project Tutorials, GNU Free Documentation License,  2005  (download here).
• [PTV92] W.H. Press, S. A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, Numerical Recepies in C: the art of scientific computing (2nd ed.), Cambridge University Press, 1992 ( CHI 517:519/13) Vedi anche sito web NUMERICAL RECEPIES.