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| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | RUGGI, ALBERTO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-11232020-185702 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Algoritmi genetici di ottimizzazione e applicazione ad un problema di price classification | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | MATEMATICA (D.M. 270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2020-12-15 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
La tesi si propone di analizzare gli algoritmi metaeuristici e le loro principali proprietà e caratteristiche, riportandone alcuni particolarmente noti come il bat algorithm e il simulated annealing. Ci si concentrerà in particolar modo sugli algoritmi genetici, applicandoli alla risoluzione di un problema di price classification tramite la libreria DEAP del linguaggio di programmazione Python, combinando processi di ottimizzazione e machine learning. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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