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Veronica Piccialli

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Informazioni Personali 

  • Indirizzo: Dipartimento di Ingegneria Informatica e Ingegneria Civile, Università degli Studi di Tor Vergata-via del Politecnico, 1 00133 Roma. 2. Tel: +39 06 72597789 3.
  • Email: veronica.piccialli@uniroma2.it. 
  • WWW: http://people.uniroma2.it/veronica.piccialli/index.html

Istruzione e posizione corrente

  • Abilitazione nazionale da Professore Associato Novembre 2013.
  • Ricercatore presso Dipartimento di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica, Università degli Studi di Tor Vergata, da Maggio 2012.
  • Ricercatore presso Dipartimento di Informatica, Sistemi e Produzione, Facoltà di Ingegneria,Università degli Studi di Tor Vergata, da Dicembre 2010 a Maggio 2012.
  • Ricercatore presso Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa, Facoltà di Ingegneria,Università degli Studi di Tor Vergata, dal 1 ottobre 2008 al 15 Dicembre 2010.
  • Dottorato di ricerca in Ricerca Operativa presso la Sapienza Università di Roma Esame finale 8 Marzo, 2004.
  • Abilitazione presso l’Ordine degli Ingegneri di Roma, Luglio 2001.
  • Laurea con lode in Ingegneria Informatica presso la Sapienza Università di Roma, 29 Maggio 2000.

Interessi di Ricerca

  • Feature selection
  • Machine Learning
  • Ottimizzazione Globale
  • Ottimizzazione non lineare
  • Teoria dei giochi e Problemi di Nash generalizzati
  • Programmazione Semidefinita 
  • Max-Cut
  • Trasporto di merci pericolose

Collaborazioni industriali 

  •  RFI: ripianificazione del servizio regionale del nodo di Roma dati alcuni interventi di potenziamento sulla rete
  • Lega Volley Serie A1 maschile: creazione calendario.

Pubblicazioni su Riviste Internazionali e Proceedings

  1. J25. F. Fedeli, R. Mancini, C. Mannino, P. Ofria, G. Oriolo, A. Pacifici, and V. Piccialli (2017). Optimal design of a regional railway service in Italy, Journal of Rail Transport Planning & Management.
  2. J24. E.F. Campana, M. Diez, G. Liuzzi, S. Lucidi, R. Pellegrini, V. Piccialli, F. Rinaldi, A. Serani (2017). A Multi-objective DIRECT algorithm for ship hull optimization, online first, Computational Optimization and Optimization, doi: 10.1007/s10589-017-9955-0.
  3. J23. G. Cocchi, A. Gallligari, F. Picca Nicolino, V. Piccialli, F. Schoen, M. Sciandrone (2017). Scheduling the Italian National Volley Tournament (to appear on Interfaces).
  4. J22. G. Liuzzi, M. Locatelli, V. Piccialli (2017). A new branch-and-bound algorithm for standard quadratic programming problems, Optimization Methods and Software, online first, doi: 10.1080/10556788.2017.1341504.
  5. J21. L. Bravi, V. Piccialli, M. Sciandrone (2017). An optimization-based method for feature ranking in nonlinear regression problems. Online first, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28(4), p. 1005 - 1010. .
  6. J22. G. Di Pillo, G. Liuzzi, S. Lucidi, F. Rinaldi, V. Piccialli (2016). A DIRECT-type approach for derivative-free constrained global optimization, Computational Optimization and Applications, vol. 65(2), pp. 361--397.
  7. J19. V. Cardellini, V. De Nitto Personè, V. Di Valerio, F. Facchinei, V. Grassi, V. Lo Presti, V. Piccialli (2016). A Game-theoretic approach to computation offloading in mobile cloud computing, Mathematical Programming, vol. 157(2), pp 421–449.
  8. J18. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli (2016). Exploiting derivative-free local searches in DIRECT-type algorithms for global optimization. Computational Optimization and Applications, vol. 65(2), pp. 449--475.
  9. J17. L. Bianco, M. Caramia, S. Giordani, V. Piccialli (2016). A Game-theoretic Approach for Regulating Hazmat Transportation, Transportation Science, vol. 50(2), pp. 424-438.
  10. J16. L. Grippo, L. Palagi, M. Piacentini V. Piccialli, G. Rinaldi (2012). SpeeDP: A new algorithm to compute the SDP relaxations of Max-Cut for very large graphs. Mathematical Programming , vol. 136(2), pp. 353-373.
  11. J15. D. di Serafino, G. Liuzzi, V. Piccialli, F. Riccio , G. Toraldo (2011). A Modified DIviding RECTangles Algorithm for a Problem in Astrophysics. Journal of Optimization Theory and Applications , vol. 151, pp. 175–190.
  12. J14. F. Facchinei, V. Piccialli, M. Sciandrone (2011). Decomposition Algorithms for Generalized Potential Games. Computational Optimization and Applications , vol.50, pp. 237-262.
  13. J13. A.Y. Alfakih, M.F. Anjos, V. Piccialli, H. Wolkowicz (2011). Euclidean Distance Matrices, Semidefinite Programming, and Sensor Network Localization (a survey), Portugaliae Mathematica, vol. 68, n. 1, pp. 53-102 (invited survey).
  14. J12. L. Grippo, L. Palagi, V. Piccialli (2011). An unconstrained minimization method for solving low rank SDP relaxations of the max cut problem, Mathematical Programming Series A , vol. 126, n. 1, pp. 119–146.
  15. J11. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli (2010). A partition-based Global Optimization Algorithm, Journal of Global Optimization, vol.48, n. 1, pp. 113-128.
  16. J10. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli (2010). A DIRECT-based approach for large-scale global optimization problems, Computational Optimization and Applications, vol. 45, n. 2, pp. 353-375.
  17. J9. F. Facchinei, A. Fischer, V. Piccialli (2009). Generalized Nash Equilibrium Problems and Newton methods, Mathematical Programming Series B, Vol. 117, n. 1-2, pages 163-194. This paper is one of the eight most cited articles published on Mathematical Programming in 2009-2010.
  18. J8. L. Grippo, L. Palagi, V. Piccialli (2009). Necessary and sufficient global optimality conditions for NLP reformulations of linear SDP problems, Journal of Global Optimization, vol. 44, n 3, pp. 339 - 348.
  19. J7. E. Campana, G. Liuzzi, S. Lucidi, D. Peri, A. Pinto, V. Piccialli. New Global Optimization Methods for Ship Design Problems, Optimization and Engineering, vol. 10, n.4, pp. 533-555 (2009).
  20. J6. F. Facchinei, A. Fischer, V. Piccialli (2007). On Generalized Nash Games and Variational Inequalities, Operations Research Letters, vol. 35, n. 2, pp. 159-164.
  21. J5. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli, M. Villani (2005). Design of induction motors using a mixed-variable approach. Computational Management Science, vol. 2, n. 3, pp. 213 - 228.
  22. J4. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli, A. Sotgiu (2004). A Magnetic Resonance device designed via global optimization techniques. Mathematical Programming, vol. 101, n. 2, pp. 339-364.
  23. J3. S. Lucidi, V. Piccialli (2004). A derivative based algorithm for a particular class of mixed variable optimization problems. Optimization Methods and Software, vol.19, n.3-4, pp. 371-387.
  24. J2. S. Lucidi, V. Piccialli, M. Sciandrone (2005). An Algorithm Model for Mixed Variable Programming. SIAM Journal on Optimization, vol. 15, n. 4, pp. 1057 - 1084.
  25. J1. S. Lucidi, V. Piccialli (2002). New Classes of Globally Convexized Filled Functions for Global Optimization. Journal of Global Optimization, vol. 24, pp. 219-236.

Refereed book chapters

  1. C3. G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli. Global Optimization of Simulation Based Complex System. In Uncertainty Management in Simulation-Optimization of Complex Systems. Edited by G. Dellino, and C. Meloni, Springer, New York (2015).
  2. C2. L. Bianco, M. Caramia, S. Giordani, V. Piccialli. Operations Research Models for Global Route Planning in Hazardous Material Transportation. In: Handbook of OR/MS Models in Hazardous Materials Transportation. Edited by Rajan Batta and Changhyun Kwon, Springer, New York. (2013).
  3. C1. L. Palagi, V. Piccialli, F. Rendl, G. Rinaldi, and A. Wiegele. Computational Approaches to Max-Cut. In Handbook of Semidefinite, Cone and Polynomial Optimization: Theory, Algorithms, Software and Applications. Edited by M.F. Anjos and J.B. Lasserre, Springer, New York (2011).

Conference Proceedings

  1. CP2. F. Fedeli, R. Mancini, C. Mannino, P. Ofria, G. Oriolo, A. Pacifici, and V. Piccialli (2017). Optimal design of a regional railway service in Italy, Proceedings of Railille 2017, Lille, Francia, 4-7 aprile 2017.
  2. CP1. L. Bianchi, C. Liti, V. Piccialli (2016). Features reduction for P300 Spellers, Proceedings of the Sixth International Brain-Computer Interface Meeting: BCI Past, Present, and Future, May 30 – June 3 2016 Asilomar Conference Center, Pacific Grove, California, USA, DOI:10.3217/978-3-85125-467-9-26.

Rapporti Tecnici e Altro

  1. [1] V.Piccialli. Methods for solving Mixed Variable Programming Problems, Ph.D. Thesis. Department of Computer and Systems Science ”Antonio Ruberti”, Sapienza University of Rome. (2004)
  2. [2] N. Krislock, V. Piccialli, H. Wolkowicz. Robust Semidefinite Programming Approaches for Sensor Network Localization with Anchors. University of Waterloo Department of Combinatorics and Optimization Waterloo, Canada Research Report CORR 2006-12(2006).
  3. [3] G. Liuzzi, S. Lucidi, V. Piccialli. Partitioning techniques for global optimization. In V. De Simone, D. Di Serafino, G. Toaldo (Eds.) Recent Advances in Nonlinear Optimization and Equilibrium Problems: a Tribute to Marco D’Apuzzo. Quaderni di Matematica - vol. 27 (2012). -

 

 

Altre attivita’

Referee per le seguenti riviste

  1.  SIAM Journal on Optimization
  2.  Mathematical Programming
  3. Journal of Global Optimization
  4. Optimization and engineering
  5. Journal of Optimization Theory and Applications
  6. Journal of Computational and Applied Mathematics
  7. European Journal of Operational Research -

Esperienze professionali

  1. Assegno di ricerca presso il Dipartimento di Informatica e Sistemistica “A. Ruberti”, Sapienza Università di Roma, Ottobre 2007-Settembre 2008 
  2. Contratto di ricerca di collaborazione coordinata e continuativa nell’ambito del programma PRIN 2005: Problemi e metodi innnovativi nell’ottimizazione non lineare, Italia, Novembre 2006-Ottobre 2007.
  3. Contratto di ricerca di collaborazione coordinata e continuativa nell’ambito del programma FIRB : Large scale nonlinear optimization, Novembre 2003-Ottobre 2006.
  4. Posizione post-doc, Department of Combinatorics and Optimization, University of Waterloo, Settembre 2005- Marzo 2006.
  5. Studente visitatore, University of Waterloo, Department of Combinatorics and Optimization, su invito del Prof. Henry Wolkowicz, Aprile-Giugno 2004. -

Didattica : Corsi interni a corsi di laurea 

  • Tutor del corso di Ricerca Operativa (2000/01 e 2001/02), Diploma in Ingegneria Informatica presso la Sapienza Universit`a di Roma.
  • Tutor del corso Ricerca Operativa (2001/02, 2005/06), Facoltà di Ingegneria Informatica, presso la Sapienza Università di Roma.
  • Tutor del corso di Ottimizzazione, Facoltà di Ingegneria Gestionale, presso la Sapienza Universit`a di Roma (2001/02, 2002/03, 2003/04, 2004/05, 2006/07, 2007/08).
  • Docente a contratto del corso di Ricerca Operativa, Facoltà di Ingegneria dei Trasporti, presso la Sapienza Università di Roma (2005).
  •  Docente a contratto del corso di Ricerca Operativa, Facoltà di Ingegneria Informatica, presso la Sapienza Università di Roma, sede di Rieti, a.a. 2007/2008.
  • Docente del corso di Modelli dei Sistemi di Servizio, Facoltà di Ingegneria Gestionale, presso l’Università di Tor Vergata a.a. 2008/2009.
  • Docente del corso di Ottimizzazione seconda parte, 5 crediti, Facoltà di Ingegneria Gestionale, presso l’Università di Tor Vergata a.a. 2009/2010.
  • Docente del corso di Ottimizzazione seconda parte, 6 crediti, Facoltà di Ingegneria Gestionale, presso l’Università di Tor Vergata a.a. 2010/2011 e 2011/2012.
  • Docente del corso di Ricerca Operativa, 6 crediti, Facolt`a di Ingegneria Informatica, presso l’Universit`a di Tor Vergata a.a. 2011/2012.
  • Docente del corso di Ottimizzazione, 12 crediti, Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale, Ingegneria dell’Automazione, presso l’Università di Tor Vergata, a.a. 2012/2013.
  • Docente del corso di Ottimizzazione seconda parte, 6 crediti, Facolt`a di Ingegneria Gestionale, presso l’Università di Tor Vergata a.a. 2013/14.   
  • Docente del corso di Ottimizzazione, 12 crediti, Laurea Magistrale in Ingegneria Infomatica, Ingegneria Gestionale, Ingegneria dell’Automazione, Mathematical Engineering, presso l’Università di Tor Vergata, a.a. 2014/2015.
  • Docente del corso Metodi di Ottimizzazione per Big Data, 12 crediti, Laurea Magistrale in Ingegneria Infomatica, Ingegneria Gestionale, Ingegneria dell’Automazione, presso l’Universit`a di Tor Vergata, a.a. 2015/2016 e 2016/17.

Corsi di dottorato:

  • Dieci lezioni sul tema Ottimizzazione in assenza di derivate nell’ambito del corso di Ottimizzazione Continua per il Dottorato in Ingegneria dei Sistemi, Sapienza Universit`a di Roma, Aprile 2004.
  • Dieci lezioni sul tema Programmazione Semidefinita nell’ambito del corso di Ottimizzazione Continua per il Dottorato in Ingegneria dei Sistemi, Sapienza Universit`a di Roma, Aprile 2006.
  • Venti lezioni sul tema Programmazione Semidefinita nell’ambito del corso di Ottimizzazione Continua per il Dottorato in Ingegneria dei Sistemi, Sapienza Universit`a di Roma, Febbraio-Maggio 2010. 
  • Docente invitato per un corso di 8 ore all’EURO Summer Institute 2010 presso University of Klagenfurt, Austria, 20 Agosto - 4 Settembre 2010.
  • Docente invitato per un corso di 20 ore su Algoritmi di Ottimizzazione Vincolata nell’ambito della scuola di dottorato in Information Engineering and Science dell’Universt di Siena, Maggio 2015 e Maggio 2017.
  • Docente invitato per un corso di 4 ore su Programmazione Semidefinita nell’ambito della scuola di dottorato COST/MINO PhD School on Advanced Optimization Methods 2016, IASI-CNR, Roma, Italy, 6-10 Giugno, 2016

Studenti di Dottorato:

  • Chiara Liti
  • Marjan Bozorg in cotutela con l’Universit`e de Lorraine  
Corsi Insegnati da Veronica Piccialli nel Database 
(#35):
Nome del Corso Corso di Laurea Tipologia Facoltà Anno
0 P Metodi Di Ottimizzazione Per Big Data Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2020/2021
0 P Machine Learning Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2020/2021
0 Metodi Ottimizzazione Per Big Data Matematica Pura Ed Applicata Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali 2020/2021
0 Metodi Di Ottimizzazione Per Big Data Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2020/2021
0 Algoritmi Per Il Web Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2020/2021
0 P Metodi Di Ottimizzazione Per Big Data Ict And Internet Engineering Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2020/2021
0 P Metodi Di Ottimizzazione Per Big Data Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2019/2020
0 P Machine Learning Ingegneria Informatica Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Ingegneria 2019/2020
0 Metodi Ottimizzazione Per Big Data Matematica Pura Ed Applicata Corso Di Laurea Magistrale Dm.270/04 Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali 2019/2020