Groupme: city data and multi-preference activity allocation

Classic group recommender systems focus on providing suggestions for a fixed group of people. Our work tries to give an inside look at design- ing a new recommender system that is capable of making suggestions for a sequence of activities, dividing people in subgroups, in order to boost over- all group satisfaction. However, this idea increases problem complexity in more dimensions and creates great challenge to the algorithm’s performance. To understand the e↵ectiveness, due to the enhanced complexity and pre- cise problem solving, we implemented an experimental system from data collected from a variety of web services concerning the city of Paris. The sys- tem recommends activities to a group of users from two di↵erent approaches: Local Search and Constraint Programming. The general results show that the number of subgroups can significantly influence the Constraint Program- ming Approaches’s computational time and e�cacy. Generally, Local Search can find results much quicker than Constraint Programming. Over a lengthy period of time, Local Search performs better than Constraint Programming, with similar final results.

Un modello di asset allocation strategica

La tesi affronta il problema di Finanza Matematica dell'asset allocation strategica che consiste nel processo di ripartizione ottimale delle risorse tra diverse attività finanziarie presenti su un mercato. Sulla base della teoria di Harry Markowitz, attraverso passaggi matematici rigorosi si costruisce un portafoglio che risponde a dei requisiti di efficienza in termini di rapporto rischio-rendimento. Vengono inoltre forniti esempi di applicazione elaborati attraverso il software Mathematica.

Distributed allocation and scheduling of applications on HPC platforms

High Performance Computing e una tecnologia usata dai cluster computazionali per creare sistemi di elaborazione che sono in grado di fornire servizi molto piu potenti rispetto ai computer tradizionali. Di conseguenza la tecnologia HPC e diventata un fattore determinante nella competizione industriale e nella ricerca. I sistemi HPC continuano a crescere in termini di nodi e core. Le previsioni indicano che il numero dei nodi arrivera a un milione a breve. Questo tipo di architettura presenta anche dei costi molto alti in termini del consumo delle risorse, che diventano insostenibili per il mercato industriale. Un scheduler centralizzato non e in grado di gestire un numero di risorse cosi alto, mantenendo un tempo di risposta ragionevole. In questa tesi viene presentato un modello di scheduling distribuito che si basa sulla programmazione a vincoli e che modella il problema dello scheduling grazie a una serie di vincoli temporali e vincoli sulle risorse che devono essere soddisfatti. Lo scheduler cerca di ottimizzare le performance delle risorse e tende ad avvicinarsi a un profilo di consumo desiderato, considerato ottimale. Vengono analizzati vari modelli diversi e ognuno di questi viene testato in vari ambienti.