Filtering and optimal control
Docenti: Stefano Battilotti, Daniela Iacoviello
Pagine web dell'insegnamento:
Parte I. https://sites.google.com/a/uniroma1.it/danielaiacoviello/didattica/filtering-and-optimal-control-2020-2021
Parte II. www.diag.uniroma1.it/~batti/ifsd.html
Crediti: 12
Codice Infostud: 10596148
Obiettivi formativi
Il corso illustra le metodologie di base di stima, filtraggio, predizione e controllo ottimo. Lo studente sarà in grado di utilizzare le principali tecniche di stima, filtraggio, e predizione e di formulare e studiare problemi di ottimizzazione di diversa natura, ricercando soluzioni attraverso l'uso di condizioni necessarie e/o sufficienti di ottimalità, con particolare riferimento a problemi di controllo ottimo.
Programma
Parte I. Estremali di funzioni e funzionali con e senza vincoli. Calcolo variazionale.
Approccio variazionale al controllo ottimo con e senza vincoli. Il principio del massimo di Pontryagin.
Programmazione dinamica ed equazione di Hamilton-Jacobi-Bellman. Problemi di controllo ottimo lineare-quadratico.
Regolazione ottima in tempo minimo.
Parte II. Teoria della probabilità. Stime: definizioni e proprietà. Limite inferiore di Cramer-Rao.
Stime ottime: minimi quadrati, massima verosimiglianza, bayesiana. Identificazione di modelli.
Modalità d'esame: Parte I: Prova orale, Valutazione progetto; Parte II: Prova orale, Valutazione progetto
Testi di riferimento
- D. Liberzon, "Calculus of Variations and Optimal Control Theory: A Concise Introduction", Princeton University Press, 2011 (anche scaricabile da liberzon.csl.illinois.edu/publications.html)
- C. Bruni, G. Di Pillo, "Metodi variazionali per il controllo ottimo", Aracne, 2007
- A. Locatelli, "Optimal Control: An Introduction", Birkhäuser, 2001
- C. Bruni, C. Ferrone, "Metodi di stima per il filtraggio e l'identificazione dei sistemi", Aracne, 2008
- Note sulla Parte II del corso in inglese (a cura di S. Battilotti)