Amelia Giuseppina NOBILE | Projects
Amelia Giuseppina NOBILE Projects
AFFIDABILITÀ E PRESTAZIONI DI SISTEMI IN EVOLUZIONE STOCASTICA: SIMULAZIONE ED ASPETTI COMPUTAZIONALI
Il programma sarà orientato verso la formulazione e l'analisi di modelli per lo studio di sistemi dinamici di varia natura. S'intende individuare misure prestazionali ad hoc e strategie idonee a migliorare l'affidabilità dei sistemi in esame. Specificamente, la ricerca sarà orientata verso i seguenti temi: 1) Analisi di sistemi di servizio adattivi soggetti a catastrofi; 2) Studio di sistemi di interesse cibernetico/informatico; 3) Formulazione ed analisi di modelli di attività neuronale e loro simulazione in presenza di segnali dipendenti dal tempo; 4) Determinazione di caratteristiche di processi stocastici di interesse cibernetico ed informatico In relazione al punto 1), si intende formulare ed analizzare vari modelli, anche di tipo bilaterale, atti a descrivere il flusso di utenti in una fila di attesa in presenza di catastrofi. Particolare attenzione sarà rivolta a sistemi non temporalmente omogenei analizzando varie misure prestazionali quali il busy period e il numero medio di utenti presenti nel sistema. Per tali sistemi sarà opportuno individuare tecniche di analisi ad hoc. Lo studio riguarderà anche la formulazione di opportune approssimazioni continue atte a descrivere la dinamica del sistema in situazioni di alta intesità di traffico. L'analisi potrà essere estesa anche a reti di code con risorse collegate tra loro Nel contesto del punto 2) verranno formulati ed analizzati vari modelli di crescita in ambiente casuale per la descrizione della dinamica di un tumore solido sottoposto a terapie variabili nel tempo. Sarà considerato anche l'effetto di terapie che, indebolendo le difese immunitarie, producono un incremento dei tassi di crescita. In questo contesto l'attenzione sarà posta su problemi di stima dei parametri e delle funzioni incognite che rappresentano l'effetto della terapia. Sarà inoltre affrontato lo studio del il tempo di primo passaggio del processo modellante attraverso opportune soglie di controllo. E' opportuno sottolineare che tale parametro può rivestire notevole interesse anche nell'ambito dei modelli di crescita dell'affidabilità del software. Nell'ambito del punto 3), si studieranno modelli di attività neuronale descritti tramite processi di diffusione e gaussiani ristretti da barriere riflettenti. Per tali processi si formuleranno opportuni algoritmi di simulazione della densità di probabilità dei tempi di sparo e di intersparo. Infine, lo studio dei modelli richiederà la soluzione di svariati problemi sia teorici che computazionali. A tal proposito, nell'ambito del punto 4) si analizzeranno processi stocastici di varia natura (di nascita morte, di rinnovo, di diffusione, gaussiani, gaussiani markoviani), e si progetteranno idonei algoritmi e opportune tecniche di simulazione allo scopo di determinare caratteristiche di interesse nelle applicazioni.
Department | Dipartimento di Informatica/DI | |
Principal Investigator | GIORNO Virginia | |
Funding | University funds | |
Funders | Università degli Studi di SALERNO | |
Cost | 6.454,77 euro | |
Project duration | 29 July 2016 - 20 September 2019 | |
Proroga | 20 settembre 2019 | |
Research Team | GIORNO Virginia (Project Coordinator) DI CRESCENZO Antonio (Researcher) MARTINUCCI Barbara (Researcher) MEOLI ALESSANDRA (Researcher) NOBILE Amelia Giuseppina (Researcher) SPINA SERENA (Researcher) |