Generali:

  • Dipartimento: Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali
  • Settore Ministeriale: INF/01
  • Codice di verbalizzazione: 8065531
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Fondamenti di Algoritmi, Matematica Discreta, e ProbabilitÃ�
  • Obiettivi: Il corso presenta i principi fondamentali del calcolo distribuito sia da un punto di vista dei modelli di comunicazione/computazione piÃ� importanti che per quanto riguarda i metodi algoritmici fondamentali per tali modelli. L'obiettivo formativo e' quello di fornire degli strumenti efficienti e rigorosi per il Problem Solving algoritmico in cui, rispetto ai corsi algoritmici della triennale, per la prima volta le entitÃ� computazionali (agenti) sono molteplici ed interagenti. Questo nuovo paradigma offre ottime basi per progettare protocolli efficienti per problemi fondamentali ed estremamente attuali nel mondo dei moderni sistemi distribuiti. Questa parte sarÃ� tenuta del Prof. Clementi e sarÃ� di 6 cfu. Nella seconda parte di 3 cfu, il Dr. GualÃ� tratterÃ� un altro aspetto fondamentale dei sistemi distribuiti moderni: la presenza di comportamenti egoistici degli agenti di un sistema distribuito. Tale presenza ha portato negli ultimi decenni a sviluppare un'importante teoria: l'Algorithmic Game Theory. Profondamente ispirata dalla famosa Game Theory (Naish Equilbria), questa teoria viene trattata nel corso per affrontare importanti problematiche nel campo dell'ottimizzazione di reti di comunicazione e di altre applicazioni. Gli argomenti fondamentali trattati durante il corso sono i seguenti: Parte I: Algoritmi Distribuiti (6 CFU) - Modelli di computazione distribuiti: paradigmi, algoritmi, misure di complessitÃ�, comunicazione - Un processo epidemico: Il Broadcast e l'Information Spreading - Il problema del Wake-Up - Il problema dello Spanning Tree - Il problema del Leader Election - Il Modello Wireless: il fenomeno delle collisioni - Il Broadcast su Wireless Networks: protcolli deterministici e randomizzati - Problemi distribuiti avanzati in Social Networks e Data Science Parte II (3 CFU) **** - da inserire *****
  • Ricevimento: per appuntamento tramite email

Didattica:

  • A.A.: 2015/2016
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 9
  • Obbligo di Frequenza: No