Crowd-shipping and autonomous vehicles: an optimization model for the last mile delivery

Il seguente elaborato propone un modello innovativo per la gestione della logistica distributiva nell’ultimo miglio, congiungendo l’attività di crowd-shipping con la presenza di Autonomous Vehicles, per il trasporto di prodotti all’interno della città. Il crowd-shipping utilizza conducenti occasionali, i quali deviano il loro tragitto in cambio di una ricompensa per il completamento dell’attività. Dall’altro lato, gli Autonomous Vehicles sono veicoli elettrici a guida autonoma, in grado di trasportare un numero limitato di pacchi e dotati di un sistema di sicurezza avanzato per garantire la fiducia nel trasporto. In primo luogo, nel seguente elaborato verrà mostrato il modello di ottimizzazione che congiunge i due attori principali in un unico ambiente, dove sono presenti un numero determinato di prodotti da muovere. Successivamente, poiché il problema di ottimizzazione è molto complesso e il numero di istanze valutabili è molto basso, verranno presentate due soluzioni differenti. La prima riguarda la metaeuristica chiamata Ant System, che cerca di avvicinarsi alle soluzioni ottime del precedente modello, mentre la seconda riguarda l’utilizzo di operatori di Local Search, i quali permettono di valutare soluzioni per istanze molto più grandi rispetto alla metaeuristica. Infine, i due modelli euristici verranno utilizzati per analizzare uno scenario che cerca di riprodurre una situazione reale. Tale scenario tenta di allocare strategicamente le risorse presenti e permette di dimostrare che gli Autonomous Vehicles riescono a supportare gli Occasional Drivers anche quando il numero di prodotti trasportabili è elevato. Inoltre, le due entità proposte riescono a soddisfare la domanda, garantendo un servizio che nel futuro potrebbe sostituire il tradizionale sistema di logistica distributiva last mile.

Analisi e standardizzazione del ciclo commessa dei materiali in conto lavoro: il caso HP Composites S.p.A.

HP Composites, azienda leader nella produzione di componenti in fibra di carbonio, a seguito della crescita di ordini commissionati dai suoi clienti, ha deciso di affidare a dei fornitori la produzione di alcune commesse, in alcune o in tutte le fasi del loro ciclo. L’elaborato di tesi nasce da un’esperienza di tirocinio nell’ufficio pianificazione di HP Composites, e si pone l’obiettivo di analizzare tutte le attività che, evitando di dedicare risorse alle lavorazioni selezionate, deve compiere per supportare il fornitore; l’analisi è stata effettuata tramite la costruzione di un diagramma di flusso e fornendo un indicazione del tempo richiesto da ogni attività, per poi poi avanzare delle proposte di ottimizzazione. Il ciclo commessa può essere suddiviso in quattro fasi: scelta della commessa e selezione del fornitore, attivazione del fornitore, gestione settimanale dell’evasione degli ordini e gestione del fine commessa. L’ufficio acquisti nel tempo si è specializzato individuando i temi da chiarire prima di attivare la fornitura per evitare l’insorgere di problematiche a produzione già attivata. Per quanto riguarda la gestione settimanale del fornitore, è stato istituito il ruolo del responsabile delle esternalizzazioni, una figura che funga da intermediario con il fornitore e monitori la produzione esterna: questa figura apporta un'alta quantità di interazioni, ma HP valuta maggiori i vantaggi di questa gestione centralizzata. Inoltre nel tempo le attività pianificazione sono state ottimizzate grazie alla stesura di file precompilati da aggiornare. Un’attività fonte di inefficienza è quella dell’emissione dei documenti di trasporto, soprattutto nel caso in cui il compito di consegnare il prodotto al cliente è deputato al fornitore di conto lavoro: HP Composites ha intenzione di implementare un lettore barcode per l’emissione del documento che ridurrebbe i tempi richiesti dall’attività e permetterebbe una gestione del conto lavoro a sistema più corretta.

SmartPantry - La dispensa intelligente

SmartPantry `e un applicazione per Android che si pone come obiettivo quello di rendere semplice e pratica la gestione virtuale delle dispense degli utenti. Oltre a questo implementa un recommender system dedicato al suggerimento di ricette adatte ai prodotti contenuti nella dispensa, per farlo l’algoritmo si avvale della distanza di Damerau-Levenshtein per eseguire Natural Language Processing in modo tale da interpretare gli ingredienti delle dispense degli utenti e poterli mappare ad una collezione di ingredienti mantenuti in un database remoto. All’interno di questo elaborato andremo ad analizzare i dettagli di progetta�zione ed implementativi di SmartPantry e degli algoritmi che la sostengono ponendo particolare attenzione agli aspetti qualitativi degli algoritmi di NLP e raccomandazione raccogliendo dati sufficienti a trarre conclusioni oggettive sulla precisione ed efficacia dei suddetti. Nell’ultimo capitolo vedremo come nonostante la presenza di margini di miglioramento, come versione 1.0, gli algoritmi abbiano restituito dei risultati pi`u che discreti

Multivariate analysis to discriminate top quark pair production channels at LHC

Il quark top è una delle particelle fondamentali del Modello Standard, ed è osservato a LHC nelle collisioni a più elevata energia. In particolare, la coppia top-antitop (tt̄) è prodotta tramite interazione forte da eventi gluone-gluone (gg) oppure collisioni di quark e antiquark (qq̄). I diversi meccanismi di produzione portano ad avere coppie con proprietà diverse: un esempio è lo stato di spin di tt̄, che vicino alla soglia di produzione è maggiormente correlato nel caso di un evento gg. Uno studio che voglia misurare l’entità di tali correlazioni risulta quindi essere significativamente facilitato da un metodo di discriminazione delle coppie risultanti sulla base del loro canale di produzione. Il lavoro qui presentato ha quindi lo scopo di ottenere uno strumento per effettuare tale differenziazione, attraverso l’uso di tecniche di analisi multivariata. Tali metodi sono spesso applicati per separare un segnale da un fondo che ostacola l’analisi, in questo caso rispettivamente gli eventi gg e qq̄. Si dice che si ha a che fare con un problema di classificazione. Si è quindi studiata la prestazione di diversi algoritmi di analisi, prendendo in esame le distribuzioni di numerose variabili associate al processo di produzione di coppie tt̄. Si è poi selezionato il migliore in base all’efficienza di riconoscimento degli eventi di segnale e alla reiezione degli eventi di fondo. Per questo elaborato l’algoritmo più performante è il Boosted Decision Trees, che permette di ottenere da un campione con purezza iniziale 0.81 una purezza finale di 0.92, al costo di un’efficienza ridotta a 0.74.

Telemonitoraggio dei dispositivi cardiaci impiantabili per la predizione dello scompenso

L'insufficienza cardiaca è una delle malattie cardiovascolari più comuni, nonché quella con maggiori tassi di riospedalizzazione. Nonostante numerosi pazienti siano sottoposti a impianto di defibrillatori cardiaci, come pacemaker e ICD, questo non è sufficiente a diminuire i casi di ricovero. L'innovazione tecnologica dei dispositivi impiantabili li ha resi compatibili con l'utilizzo del monitoraggio remoto che avviene attraverso la trasmissione di un enorme quantità di dati eterogenei, noti come Big Data. Questi offrono la possibilità di rilevare numerosi parametri da cui è possibile valutare il funzionamento del dispositivo e implementare algoritmi di medicina predittiva. In questo elaborato sono analizzati quattro casi studio (cardioMEMS, TRIAGE-HF, SELENE HF, multiSENSE), con lo scopo di confrontare gli algoritmi predittivi in essi sviluppati. Da questi studi, condotti su un insieme ristretto di campioni, è emerso che lo scompenso è predetto correttamente, ma con una previsione di riospedalizzazione a seguito di intervento che differisce in ogni studio clinico. Nello studio MultiSENSE, l'algoritmo ha previsto il 70% delle ospedalizzazioni, con un tempo medio di rilevamento di 34 giorni e 1,47 allarmi inspiegabili per anno-paziente. Questo rispetto al 65,5% e a un tempo medio di 42 giorni e rispetto a 0,63 allarmi inspiegabili per anno-paziente, nel SELENE HF. Nel caso del Triage-HF il tasso di ospedalizzazione è dello 0,2% per anno-paziente, in quanto lo studio è basato sull'associazione tra l'algoritmo e i sintomi che caratterizzano lo scompenso. Al contrario degli altri studi, lo studio cardioMEMS si è occupato di sviluppare una nuova tecnologia: un dispositivo wireless impiantabile; infatti, risulta l'unico studio con un monitoraggio remoto invasivo. Considerando la presenza di numerosi gradi di peggioramento dello scompenso e di differenti dispositivi impiantabili cardiaci è difficile creare un unico algoritmo che includa tutte le tipologie di pazienti.

Applicazioni dei controlli automatici in neuroingegneria

Questo elaborato illustra quattro modelli di controlli automatici che vengono impiegati in due applicazioni neuro-ingegneristiche. In particolare, i primi due modelli, H-Infinito e LPV, sono messi a confronto per valutare quale fra questi può essere utilizzato per il controllo del sistema limbico umano, mentre gli altri due metodi, LQR e controllo adattivo, vengono combinati per presentare un nuovo sistema di controllo per una mano robotica.

Deep Learning applicato alla diagnostica dei trasformatori

Il trasformatore è uno degli elementi più importanti di una rete di trasmissione; essendo il tramite fra reti di alta e media tensione, il suo corretto funzionamento garantisce l’alimentazione di tutti i dispositivi e carichi connessi alla linea. Oltre a questo, il trasformatore è anche l’elemento più costoso di tutta la linea elettrica; la sua manutenzione è di vitale importanza per evitare costi elevati per la sostituzione e disagi lungo la linea. Qui entra in gioco il ruolo della diagnostica; attraverso misure periodiche e mirate sul trasformatore è possibile agire tempestivamente ed evitare tutti i fenomeni precedentemente elencati. Nell’elaborato si tratterà l’analisi del trasformatore elettrico trifase durante il suo funzionamento, evidenziando i sottocomponenti e le rispettive criticità; inoltre, verranno mostrate le varie tecniche di diagnostica del trasformatore, in modo tale da poter estrarre un indice legato allo stato di vita, ossia l’Health Index. Ad oggi esistono diverse tecniche di approccio al calcolo dell’Health Index, quella che viene presentata è una tecnica del tutto innovativa, ossia sviluppare una rete neurale artificiale (Artificial Neural Network, ANN) in grado di prevedere lo stato del trasformatore basandosi su misure effettuate sullo stesso. Dunque, verranno presentante le basi per lo sviluppo di una rete neurale, partendo dall’analisi e formattazione dei dati, fino alla fase di ottimizzazione delle prestazioni. Infine, si attraverseranno tutte le fasi intermedie di realizzazione del progetto da cui l’elaborato prende il titolo; osservando l’evoluzione di una rete neurale che si trasforma da un programma scritto in ambiente Python a una applicazione pronta all’uso per gli operatori durante le operazioni di diagnostica.

Analisi del metodo SIAD per il PageRank

In questo lavoro di tesi si analizzerà un metodo per risolvere il problema del PageRank alternativo rispetto al tradizionale metodo delle potenze. Verso la fine degli anni '90, con l’avvento del World Wide Web, fu necessario sviluppare degli algoritmi di classificazione in grado di ordinare i siti web in base alla loro rilevanza. Davanti a questa sfida i due matematici A.N.Langville e C.D.Meyer svilupparono il metodo SIAD, "special iterative aggregation/disaggregation method". Lo scopo di questa tesi è in primo luogo di ricostruire il metodo SIAD e analizzarne le proprietà. Seguendo le analisi in un articolo di I.C.Ipsen e S.Kirkland, si ricostruirà nel dettaglio il metodo SIAD, così da esplicitare la convergenza asintotica del metodo in relazione al complemento stocastico scelto. In secondo luogo si analizzerà il metodo SIAD applicato ad una matrice di Google che rispetta ipotesi determinate, le matrici di Google sono solitamente utilizzate per rappresentare il problema del PageRank. Successivamente, si dimostrerà un importante teorema che prova come per ogni matrice di Google si possa individuare un complemento stocastico per cui il metodo SIAD converge più velocemente del metodo delle potenze. Infine, nell’ultimo capitolo si implementerà con il inguaggio di programmazione Matlab il metodo SIAD per una matrice generica e per una matrice di Google. In particolare, si sfrutterà la struttura della matrice di Google per ridurre sensibilmente il costo computazionale del metodo quando applicato applicato ad una tale matrice.

A Multilevel Gradient Method for Optimization Problems

I problemi di ottimizzazione di dimensione finita di larga scala spesso derivano dalla discretizzazione di problemi di dimensione infinita. È perciò possibile descrivere il problema di ottimizzazione su più livelli discreti. Lavorando su un livello più basso di quello del problema considerato, si possono calcolare soluzioni approssimate che saranno poi punti di partenza per il problema di ottimizzazione al livello più fine. I metodi multilivello, già ampiamente presenti in letteratura a partire dagli anni Novanta, sfruttano tale caratteristica dei problemi di ottimizzazione per migliorare le prestazioni dei metodi di ottimizzazione standard. L’obiettivo di questa tesi è quello di implementare una variante multilivello del metodo del gradiente (MGM) e di testarlo su due diversi campi: la risoluzione delle Equazioni alle Derivate Parziali la ricostruzione di immagini. In questo elaborato viene illustrata la teoria dello schema multilivello e presentato l’algoritmo di MGM utilizzato nei nostri esperimenti. Sono poi discusse le modalità di utilizzo di MGM per i due problemi sopra presentati. Per il problema PDE, i risultati ottenuti mostrano un ottimo comportamento di MGM rispetto alla implementazione classica ad un livello. I risultati ottenuti per il problema di ricostruzione di immagini, al contrario delle PDEs, evidenziano come MGM sia efficace solo in determinate condizioni.

Applicazione delle tecniche della Lean Manufacturing con focus sul dimensionamento dei materiali a Kanban in un sistema produttivo: il caso Magni Telescopic Handlers.

L’attività di Tesi svolta presso l’azienda Magni Telescopic Handlers è stata finalizzata all’implementazione e l’ottimizzazione dei principi fondamentali della teoria della Lean Manufacturing. Lo scopo del percorso si è concentrato in prima battuta sulla valutazione e analisi delle previsioni dei consumi delle macchine, per poi proseguire con la realizzazione di un database aggiornato costituito esclusivamente dal materiale gestito a Kanban. In questa maniera è stato possibile predisporre la formulazione della mappatura dei componenti a Kanban lungo le tre linee di montaggio dell’azienda, per riuscire a verificare il corretto collocamento dei codici. Sono quindi successivamente sviluppate due metodologie di implementazione per il dimensionamento del Kanban al fine di ottimizzare i processi interni, in accordo con la filosofia Lean Thinking. Al termine dell'elaborato sono illustrati i risultati e i vantaggi che si sono ottenuti per consentire un miglior livello di ottimizzazione delle attività di montaggio lungo la linea e uno standard di efficienza produttiva più elevato.

Studio della distribuzione del segnale misurato dal rivelatore a tempo di volo (tof) di alice e di nuovi algoritmi per la sua ottimizzazione

Questa tesi si propone di investigare l'origine di effetti non gaussiani nella distribuzione del segnale del rivelatore Time of Flight (TOF) dell'esperimento A Large Ion Collider Experiment (ALICE). Con la presa dati iniziata nel 2009 si è infatti osservata un'asimmetria nel segnale la cui origine è ancora oggetto di studio. L'analisi svolta mostra come essa sia dovuta a motivi strumentali piuttosto che fenomenologici e permette quindi di correggere in parte questa anomalia migliorando la risoluzione del rivelatore. ALICE è uno dei quattro esperimenti allestiti lungo l'anello del LHC e ha come obiettivo principale verificare l'esistenza di prove sperimentali che confermino l'esistenza di un nuovo stadio della materia, il cosiddetto Quark Gluon Plasma (QGP). Secondo la Cromodinamica Quantistica (QCD), la teoria che descrive l'interazione forte, caratteristica fondamentale di quark e gluoni è il loro confinamento all'interno di adroni. Studi recenti nell'ambito della QCD non-perturbativa hanno tuttavia dimostrato che in condizioni estreme di densità di materia adronica e temperatura sarebbe possibile un'inversione di tendenza nell'andamento della costante di accoppiamento forte. Le condizioni necessarie alla formazione del QGP sono ben riproducibili nelle collisioni ad energie ultrarelativistiche tra ioni pesanti, come quelle che sono state prodotte a LHC negli ultimi due anni, fra ioni di piombo con energie del centro di massa pari a 2.76 TeV per coppia di nucleoni. L'esperimento ALICE si propone di studiarne i prodotti e poiché la molteplicità di particelle che si generano nell'urto e considerevole, e necessario un sistema di rivelazione che permetta l'identificazione di particelle cariche su un grande angolo solido e in un ampio intervallo di impulsi. Il TOF, utilizzando un particolare rivelatore a gas detto Multigap Resistive Plate Chamber (MRPC), svolge brillantemente questo compito permettendo di raggiungere una risoluzione temporale inferiore ai 100 ps.

Ottimizzazione di strutture reticolari mediante algoritmi genetici

La tesi tratta dell'ottimizzazione di alcune tipologie di strutture reticolari. Per sviluppare i problemi analizzati ci si è avvalsi del software Grasshopper, conducendo poi l'ottimizzazione mediante un algoritmo genetico.

Detezione dei parametri temporali tramite sensori inerziali nello sprint: ottimizzazione e confronto di algoritmi proposti in letteratura per la corsa

In questo studio sono stati analizzati ed ottimizzati alcuni algoritmi proposti in letteratura per la detezione dei parametri temporali della corsa, con l'obiettivo di determinare quale, fra quelli proposti, sia il più affidabile per il suo utilizzo nell'analisi dello sprint. Per fare ciò, sono state condotte delle acquisizioni outdoor su cinque atleti differenti, utilizzando tre sensori inerziali IMU EXL-s3 (EXEL S.r.l., Bologna) con frequenza di acquisizione a 200 Hz, posizionati sul dorso dei due piedi e sul tronco (schiena, livello L1). Gli algoritmi confrontati sono stati sviluppati in ambiente MATLAB (MathWorks Inc., USA) e sono stati riferiti al gold standard di telecamera a 250 fps analizzando, per ciascuno, i limits of agreement. L'algoritmo implementato da Bergamini et al. (si veda l'articolo 'Estimation of temporal parameters during sprint running using a trunk-mounted inertial measurement unit') è risultato il migliore, con un bias di circa 0.005 s e limits of agreement entro gli 0.025 s fra i dati da sensore e il riferimento video, dati questi che confermano anche i risultati ottenuti da Bergamini et al.

Progetto e sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati

Il lavoro di tesi svolto riguarda la progettazione e lo sviluppo di un algoritmo per la pianificazione ottimizzata della distribuzione con viaggi sincronizzati; il metodo sviluppato è un algoritmo mateuristico. I metodi mateuristici nascono dall’integrazione di algoritmi esatti, utilizzati all’interno di un framework metaeuristico, scelto come paradigma di soluzione del problema. La combinazione di componenti esatte e algoritmi metaeuristici ha lo scopo di sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci: grazie all'uso di componenti esatte, è possibile operare in modo efficace e di concentrarsi su alcuni dei vincoli del problema, mentre, con l'utilizzo di un framework metaeuristico, si può efficacemente esplorare grandi aree dello spazio di ricerca in tempi accettabili. Il problema analizzato nel lavoro di tesi è un problema di trasporto, ovvero il Vehicle Routing Problem con finestre temporali e vincoli di sincronizzazione a coppie (VRPTWPS). Il problema richiede di individuare un piano di organizzazione ottimizzato per i viaggi di consegna merci presso un insieme di clienti; ogni cliente richiede che la consegna avvenga all’interno di orari predefiniti; un sottoinsieme di essi richiede, inoltre, che la consegna venga effettuata con la presenza di esattamente due addetti. La presenza di quest’ultimo vincolo richiede, dunque, che due incaricati, indipendentemente dai viaggi di visita che questi effettuano, si incontrino presso uno stesso cliente nello stesso istante. Il vincolo di sincronizzazione rende il problema difficile da risolvere in maniera ottimizzata con i tradizionali metodi di ricerca locale; da ciò nasce l’uso dei metodi mateuristici per la risoluzione ottimizzata del problema. Grazie all’utilizzo di algoritmi esatti, i metodi mateuristici riescono a trattare in maniera più efficace alcuni vincoli dei problemi da risolvere.

Algoritmi per la scoperta di outlier in sistemi di calcolo ad altissime prestazioni

In questa tesi vengono analizzati gli algoritmi DistributedSolvingSet e LazyDistributedSolvingSet e verranno mostrati dei risultati sperimentali relativi al secondo.