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Esempi di inserimento dei termini di ricerca


milano roma: deve essere presente uno dei due termini
+milano +roma: devono essere presenti entrambi i termini
+milano roma: deve essere presente milano ed eventualmente roma
+milano -roma: deve essere presente milano ma non roma
+milano +( venezia): devono essere presenti o milano e roma o milano e venezia, ma i record con milano e venezia hanno rilevanza maggiore.
('<' indica minore rilevanza, '>' indica maggiore rilevanza)
"milano roma": deve essere presente l'esatta sequenza milano roma

Ricerche in: Automation, Control and Robotics
Controllo di sistemi di produzione
Modellazione e controllo di reti logistiche mediante tecniche di controllo neuro-dinamico.
Si è derivato un modello dinamico fluido per un nodo logistico dove occorre prendere delle decisioni sulle merci da spedire in base ai mezzi di trasporto disponibili con lo scopo di ottimizzare un indice di prestazione che tenga conto dei ritardi sperimentati dalle varie merci. In virtù della complessità del problema, sono state esplorate e messe a punto tecniche risolutive approssimate basate sulla programmazione neuro-dinamica. Nelle figure che seguono si riporta, nel caso di un nodo che gestisce merci con due sole destinazioni possibili, il numero di veicoli n1 e n2 destinati rispettivamente alla prima e alla seconda destinazione in base a diverse politiche. Più precisamente, per ogni coppia (x1, x2) che indica il contenuto dei buffer dedicati alle due tipologie di spedizioni, si riporta la quantità n1-n2 che assume valori interi compresi tra -5 (nero) quando tutti i 5 veicoli del nodo sono spediti alla seconda destinazione a +5 (bianco) quando tutti i veicoli sono destinati alla prima.  
Controllo di Supply Chain
Considerando un modello a tempo discreto semplificato di Supply Chain, caratterizzato dalla produzione di un solo tipo di prodotto, sono state sviluppate tecniche di controllo H-infinito per contenere l'effetto Bullwhip. La catena produttiva è caratterizzata da tempi di trasporto non trascurabili tra i vari siti. In figura si riportano due siti produttivi con evidenziati i flussi di materiale e di informazioni tra di essi. La catena è in generale costituita da un numero n di siti, di cui l'ultimo si interfaccia con il cliente finale.
Controllo di sistemi di produzione soggetti a guasti
In questa ricerca si è affrontato il problema del controllo ottimo di un sistema di produzione con guasti descritti da un modello markoviano non omogeneo (estensione della politica Hedging Point). Si considera in particolare un sistema in cui il tasso di guasto q_d è una funzione della velocità u con cui il sistema produce. La politica ottima viene individuata ricorrendo alle soluzioni viscose delle equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman e si nota come la sua struttura dipenda fortemente dalle proprietà di convessità della funzione q_d(u).