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FP7

EUSACOU — Risultato in breve

Project ID: 247574
Finanziato nell'ambito di: FP7-PEOPLE
Paese: Paesi Bassi

Un approccio transatlantico per combattere l’incertezza

Per risolvere molti problemi giornalieri complessi occorre trovare la migliore delle soluzioni possibili. Un progetto finanziato dall’UE ha riunito scienziati di entrambe le sponde dell’Atlantico per studiare algoritmi efficaci per risolvere tali problemi in maniera intelligente.
Un approccio transatlantico per combattere l’incertezza
La maggior parte dei problemi della vita quotidiana non seguono parametri precisi, come ad esempio i costi o la domanda. Al massimo, si conosce una distribuzione delle probabilità dei valori dei parametri. Gli approcci di ottimizzazione tradizionali non sono utili in questi casi, in quanto la soluzione ottimale trovata può essere soggetta a cambiamenti minimi dei parametri del problema.

L’Europa e il Sud America hanno esperienza nella programmazione matematica e negli algoritmi grafico-teorici relativi a questa incertezza nei problemi di ottimizzazione, offrendo ottime opportunità di collaborazione nel campo, attorno a cui ruotava il progetto EUSACOU (“European South American network on combinatorial optimization under uncertainty”), finanziato dall’UE.

Per raggiungere i loro obiettivi, i borsisti EUSACOU hanno studiato tre diversi modelli per affrontare l’incertezza. Il primo, chiamato “ottimizzazione in linea”, parte dal presupposto dell’assenza di conoscenza del futuro, mentre il secondo, chiamato “ottimizzazione stocastica” si basa su alcune supposizioni di come potrebbero essere gli anni a venire. Infine, il terzo modello coinvolge una moltitudine di agenti autonomi, ciascuno in possesso di informazioni private per le quali non è previsto un accesso centralizzato.

Una delle applicazioni prevedeva la programmazione dei problemi in cui i compiti possono essere suddivisi in parti da elaborare simultaneamente su diverse macchine. I problemi di ottimizzazione di questo tipo si presentano durante la modellizzazione degli interventi necessari per affrontare le catastrofi. Utilizzando nuovi algoritmi di approssimazione, i borsisti EUSACOU hanno analizzato la qualità delle politiche di programmazione e sono stati in grado di fornire dati preziosi.

Le altre questioni esaminate nell’ambito dell’incertezza riguardavano i social network e il traffico. Per i motori di ricerca moderni, i borsisti EUSACOU hanno proposto e valutato una cache statica per accelerare l’elaborazione utilizzando i risultati delle ricerche compiute in passato. Sono stati studiati diversi approcci per popolare la cache, per arrivare infine alla progettazione di una strategia di risoluzione delle ricerche con notevoli risparmi in termini di memoria e tempo.

I giovani ricercatori che hanno ricevuto una formazione nell’ambito del progetto EUSACOU, hanno avuto l’opportunità di condividere i loro risultati durante il workshop conclusivo. Il proficuo scambio di idee emerso dai due continenti rappresenta un esempio eccellente di cooperazione sul piano accademico e della ricerca. Tale fenomeno ha buone probabilità di attrarre in Europa ricercatori talentuosi provenienti da altri continenti, e di aprire le porte dello Spazio europeo della ricerca (SER) anche all’America del Sud.

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Keywords

Incertezza, problemi di ottimizzazione, politiche di programmazione, social network, motori di ricerca