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PROGETTAZIONE DI ALGORITMI

Annalisa DE BONIS PROGETTAZIONE DI ALGORITMI

0512100043
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA
CORSO DI LAUREA
INFORMATICA
2024/2025

OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2017
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
648LEZIONE
324ESERCITAZIONE


ANNALISA DE BONIS T Curriculum
Obiettivi
OBIETTIVO GENERALE.
IL CORSO HA L’OBIETTIVO DI MOSTRARE LE PRINCIPALI TECNICHE
PER LA PROGETTAZIONE E ANALISI DI ALGORITMI

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE.
L’INSEGNAMENTO SI PREFIGGE I SEGUENTI OBIETTIVI:
- FORNIRE ALLO STUDENTE METODI E CONOSCENZE ATTI AL PROGETTO DI ALGORITMI EFFICIENTI
- FORNIRE STRUMENTI PER L’ANALISI DELLE RISORSE (SPAZIO E TEMPO) UTILIZZATE DA ALGORITMI
- FORNIRE UN CATALOGO DEI PIÙ NOTI ED EFFICIENTI ALGORITMI PER PROBLEMI COMPUTAZIONALI DI BASE (ORDINAMENTO, RICERCA, OTTIMIZZAZIONE DI RISORSE, ETC.)

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
L’INSEGNAMENTO HA COME OBIETTIVO QUELLO DI RENDERE LO
STUDENTE CAPACE DI ASTRARRE MODELLI E PROBLEMI ALGORITMICI
FORMALI DA PROBLEMI COMPUTAZIONALI CONCRETI, E DI PROGETTARE
PER ESSI SOLUZIONI ALGORITMICHE EFFICIENTI.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
- VALUTARE DIVERSE TECNICHE DI SOLUZIONE DEI PROBLEMI

ABILITÀ COMUNICATIVE.
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
- COMUNICARE IN ITALIANO CON PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO E CORRETTO USO DELLA TERMINOLOGIA

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO.
LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
- UTILIZZARE GLI STRUMENTI BIBLIOGRAFICI TRADIZIONALI E LE RISORSE
INFORMATICHE DI ANALISI E DI ARCHIVIAZIONE;
- COMPRENDERE I DIVERSI ASPETTI FONDAZIONALI DELL'INFORMATICA
Prerequisiti
LO STUDENTE DOVREBBE AVERE ACQUISITO LE NOZIONI DI MATEMATICA INSEGNATE NEL PRECEDENTE ANNO ACCADEMICO E LA CAPACITÀ DI SVILUPPARE RAGIONAMENTI DI TIPO LOGICO. DOVREBBE ALTRESÌ AVER APPRESO I CONCETTI DI BASE DI UN INSEGNAMENTO INTRODUTTIVO ALLE STRUTTURE DATI.
Contenuti
ORE DI LEZIONI FRONTALI: 48
ORE DI ESERCITAZIONI: 24

1.INTRODUZIONE ALLE NOTAZIONI ASINTOTICHE O GRANDE, OMEGA, TETA E
LORO APPLICAZIONI ALL'ANALISI ASINTOTICA DEGLI ALGORITMI (4 ORE TEORIA + 2 DI ESERCITAZIONI)
2.STUDIO DELL'EQUAZIONI DI RICORRENZA PER L'ANALISI DELLA COMPLESSITÀ DI
ALGORITMI RICORSIVI E DERIVAZIONE DI METODI PER LA LORO SOLUZIONE (2 ORE TEORIA + 2 DI ESERCITAZIONI)
3.STUDIO DELLA TECNICA DIVIDE ET IMPERA PER LA PROGETTAZIONE DI ALGORITMI E RELATIVI
ESEMPI DI APPLICAZIONE (10 ORE TEORIA + 4 DI ESERCITAZIONI)
4.STUDIO DELLA TECNICA PROGRAMMAZIONE DINAMICA PER LA PROGETTAZIONE DI ALGORITMI
E RELATIVI ESEMPI DI APPLICAZIONE (10 ORE TEORIA + 4 DI ESERCITAZIONI).
5.STUDIO DELLA TECNICA GREEDY PER LA PROGETTAZIONE DI ALGORITMI E RELATIVI ESEMPI DI
APPLICAZIONE (10 ORE TEORIA + 4 DI ESERCITAZIONI).
6.GRAFI ED ALGORITMI SU GRAFI. VISITA IN AMPIEZZA E VISITA IN PROFONDITÀ DI GRAFI E
LORO APPLICAZIONI. GRAFI DIRETTI ACICLICI ED ORDINAMENTO TOPOLOGICO. ALGORITMI PER IL
CALCOLO DI CAMMINI DI COSTO MINIMO IN GRAFI CON COSTI SU ARCHI. ALGORITMI PER IL
CALCOLO DI ALBERI RICOPRENTI DI COSTO MINIMO IN GRAFI CON COSTI SU ARCHI
(8 ORE TEORIA + 6 DI ESERCITAZIONI).
7. ALGORITMI INTELLIGENTI DI RICERCA ESAUSTIVA: BACKTRACKING, BRANCH-AND-BOUND E RELATIVI
ESEMPI DI APPLICAZIONE. (4 ORE TEORIA + 2 DI ESERCITAZIONI).
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE UNA PARTE (48 ORE) DI LEZIONI FRONTALI DI CARATTERE TEORICO/METODOLOGICO FINALIZZATE ALL'APPRENDIMENTO DELLE TECNICHE DI BASE PER IL PROGETTO ED ANALISI DI ALGORITMI, E UNA PARTE (24 ORE) DI LEZIONI FRONTALI DI TIPO ESERCITATIVO IN CUI SI ILLUSTRERÀ, CON ABBONDANZA DI ESEMPI, IN CHE MODO LE METODOLOGIE ACQUISITE POSSANO ESSERE UTILIZZATE AL FINE DI RISOLVERE PROBLEMI ALGORITMICI DI INTERESSE PRATICO.
LA FREQUENZA ALLE LEZIONI NON È OBBLIGATORIA, MA CONSIGLIATA.
Verifica dell'apprendimento
IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL’INSEGNAMENTO È CERTIFICATO MEDIANTE IL SUPERAMENTO DI UN ESAME CON VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. L'ESAME PREVEDE UNA PROVA SCRITTA ED UNA PROVA ORALE. LA PROVA SCRITTA POTRÀ ESSERE SOSTITUITA DA DUE PROVE INTERCORSO, LA PRIMA A CIRCA METÀ DEL CORSO E LA SECONDA ALLA FINE DELLO STESSO. LA PROVA SCRITTA HA SOLITAMENTE DURATA VARIABILE TRA 90 E 120 MINUTI. ESSA SI SVOLGE IN DATA PRECEDENTE ALLA PROVA ORALE E LA SI CONSIDERA SUPERATA CON IL RAGGIUNGIMENTO DEL PUNTEGGIO MINIMO PRESTABILITO. LE PROVE SCRITTE SARANNO PARTICOLARMENTE PROGETTATE PER VERIFICARE IL LIVELLO DI ACQUISIZIONE, DA PARTE DELLO STUDENTE, DELLE CAPACITÀ DI APPLICARE LE METODOLOGIE PER IL PROGETTO ED ANALISI DI ALGORITMI A SEMPLICI PROBLEMI CONCRETI. LA PROVA ORALE CONSISTE IN UN COLLOQUIO CON DOMANDE E DISCUSSIONE SULLE METODOLOGIE DI PROGETTO DI ALGORITMI STUDIATE DURANTE IL CORSO. ESSA È FINALIZZATA AD ACCERTARE IL LIVELLO DI CONOSCENZA E DI COMPRENSIONE RAGGIUNTO DALLO STUDENTE, AD ACCERTARE LA CAPACITÀ DI ESPOSIZIONE DI ORGANIZZAZIONE DELL'ESPOSIZIONE SUGLI STESSI ARGOMENTI A CONTENUTO TEORICO. LA VOTAZIONE FINALE È, DI NORMA, LA MEDIA DELLE VALUTAZIONI DELLA PROVA SCRITTA E DELLA PROVA ORALE.
Testi
LIBRI DI TESTO:
KLEINBERG, TARDOS. ALGORITHM DESIGN. PEARSON ADDISON WESLEY.
S. DASGUPTA, C.H. PAPADIMITRIOU, AND U.V. VAZIRANI. ALGORITHMS. MCGRAW-HILL

ULTERIORI MATERIALI E SUPPORTI NECESSARI PER AFFRONTARE LO STUDIO E LA GESTIONE DELLA PROVA DI VERIFICA POTRANNO ESSERE FORNITI TRAMITE LE PAGINE DEI DOCENTI E/O LA PIATTAFORMA E-LEARNING ALL’INDIRIZZO HTTP://ELEARNING.INFORMATICA.UNISA.IT/.

ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO DI SUPPORTO (ESERCIZI, TEST PER L’AUTOVALUTAZIONE) SARANNO RESI DISPONIBILI SUI SITI WEB PERSONALI DEI DOCENTI.
Altre Informazioni
È RAGIONEVOLE SUPPORRE CHE UNA PREPARAZIONE SODDISFACENTE RICHIEDA IN MEDIA 2 ORE DI STUDIO PER CIASCUNA ORA TRASCORSA IN AULA.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-18]