- Docente: Lorenzo Donatiello
- Crediti formativi: 6
- SSD: INF/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Lorenzo Donatiello (Modulo 1) Lorenzo Donatiello (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Informatica (cod. 5898)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 19/09/2024 al 25/10/2024
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 07/11/2024 al 20/12/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente conosce le metodologie e gli strumenti per progettare, realizzare e convalidare modelli di simulazione per l'analisi e la valutazione di sistemi di elaborazione e comunicazione, e per l'analisi di sistemi sociali. È in grado di progettare, realizzare e convalidare modelli di simulazione per l'analisi e la valutazione di sistemi complessi.
Contenuti
1. classificazione di sistemi e modelli;
2. modelli analitici: code e reti di code;
3. pianificazione di uno studio di simulazione;
4. generatori di numeri pseudocasuali, generazione di variabili casuali;
5. tecniche di simulazione ad eventi;
6. simulazione basata su agenti;
7. simulazione e machine learning;
8. digital twin;
9. progettazione di simulatori e ambienti di simulazione;
10. analisi dei risultati di un esperimento di simulazione;
11. verifica, convalida e testing di un modello di simulazione;
12. paradigmi di simulazione distribuita e parallela;
13. studio, analisi e valutazione di sistemi complessi mediante simulazione;
14. introduzione alla Realtà Virtuale.
Testi/Bibliografia
- M. Law, W. D. Kelton. Simulation Modellino and Analysis, McGraw-Hill, 2015.
- R. M. Fujimoto. Parallel and Distributed Simulation Systems, Wiley Interscience, 2000.
- Jerry Banks, John S. Carson, II,Barry L. Nelson, David M. Nicol. Discrete-Event System Simulation, 5/E, Prentice Hall, 2013.
- Christos G. Cassandras, S. Lafortune. Introduction to Discrete Events Systems, Springer, 2021.
- Macal, C., and M. J. North. 2009. Agent-based modeling and simulation. In Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference, ed. M. D. Rossetti, R. R. Hill, B. Johansson, A. Dunkin, and R. G. Ingalls.
- A. Sharma, E. Kosasih, J. Zhang, A. Brintrup, A. Calinescu. Digital Twins: State of the art theory and pratice, challenges, and open research questions. In Journal of Industrial Infromation Integration, vol 30, 2022, https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100383.
- Steven M. LaValle. Virtual Reality, Cambridge University Press, 2023.
Metodi didattici
lezioni frontali, esercitazioni e progetto di laboratorio.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso i) lo sviluppo di progetti, e ii) una prova orale. Lo sviluppo dei progetti ha lo scopo di accertare le capacità progettuali e di implementazione dello studente. La valutazione dei progetti e deve risultare almeno sufficiente ( i.e., deve ottenere una valutazione ≥ 18/30) per essere valida ai fini dell'esame. La prova orale, anch'essa valutata in trentesimi, consiste essenzialmente nella discussione dei risultati ottenuti nei progetti e mira a verificare l'acquisizione, da parte dello studente, delle conoscenze previste dal programma del corso. Il voto finale, espresso in trentesimi, tiene conto delle valutazione ottenente nelle prove sostenute.
Strumenti a supporto della didattica
Il materiale didattico (lucidi delle lezioni, esercizi svolti, altre risorse utili) si trovano nella pagina web del corso.
Link ad altre eventuali informazioni
http://www.cs.unibo.it/~donat/
Link ad altre eventuali informazioni
http://www.cs.unibo.it/~donat/
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Lorenzo Donatiello