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Prof. Francesco Delli Priscoli: i libri dei suoi insegnamenti

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Insegnamenti trovati: 3
Sapienza 3 insegnamenti
Facoltà: Ingegneria civile e industriale

Prof. Francesco Delli Priscoli: Control Of Communication And Energy Networks

5,4difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria civile e industriale · Ingegneria dell'Energia Elettrica - Electrical Engineering (LM-28)
Di cosa si tratta: Markov Decision Process, programmazione dinamica, reinforcement learning (TD learning, Sarsa, Q-learning) e machine learning con k-means e clustering costituiscono la prima parte, di circa 40 ore. Oltre all'aspetto teorico, si considera l'utilizzo pratico di queste metodologie per controllare reti e sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza e salute.
🕒 Orario lezioni
  • Lun14–19Aula A4 (RM102)

Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Frequenza consigliata · Dispense derivanti dai Deliverables prodotti nell'ambito dei progetti di ricerca della UE/ESA/MIMIT. In particolare, progetti SHIELD (FP9), NANCY (FP9), CADUCEO (MIMIT), ATENA (UE FP8), SESAME (UE FP8), 5G ALLSTAR (UE FP8), 5G SOLUTIONS…
Dati verificati il 18/09/2026

Libri indicati per la materia

Scorri di lato: 3 libri
Barto – Reinforcement LearningISBN 9780262039246
Tempo di studio del libro≈ 6 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
526 pagine
Difficoltà
6,5
Cristopher – Pattern Recognition and Machine LearningISBN 9780387310732
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
8 materie
Tipo
Manuale
Pagine
738 pagine
Difficoltà
7,9
John – Deep LearningISBN 9780262537551
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
280 pagine
Difficoltà
5,4
Domande possibili all’esame
  1. Che cosa rende un problema di controllo di rete diverso da un problema di controllo di un singolo impianto?
  2. Come si modella la domanda e l'offerta di energia in una rete elettrica?
  3. Quali ritardi di comunicazione possono degradare un controllo distribuito di tensione?
  4. In che modo il bilanciamento tra produzione e consumo viene mantenuto in tempo reale?
  5. Come si confrontano il controllo centralizzato e quello decentralizzato di una rete di distribuzione?
  6. Come si applica il controllo predittivo a un sistema di gestione dell'energia?
  7. Quali obiettivi si perseguono con la regolazione della frequenza in una rete elettrica?
  8. Perché la topologia della rete di comunicazione influenza la convergenza degli algoritmi?
  9. Come si modella un accumulo di energia nelle equazioni di stato di una rete?
  10. Quali criteri permettono di scegliere una strategia di instradamento in una rete di comunicazione?
  11. Come si valuta la robustezza di un controllo rispetto a guasti su un collegamento?
  12. In che modo la teoria dei giochi può descrivere l'interazione tra utenti di una rete energetica?
  13. Quali vantaggi offre la stima distribuita dello stato rispetto alla stima centralizzata?
  14. Come si gestisce la priorità tra traffico di controllo e traffico dati in una rete?
  15. Quali indicatori misurano la qualità del servizio in una rete di comunicazione?
  16. Come si progetta un algoritmo di consenso per regolare una grandezza condivisa?
  17. Che effetto ha la variabilità delle fonti rinnovabili sulla pianificazione del controllo?
  18. Quali condizioni assicurano la stabilità di un sistema interconnesso con ritardi?
  19. Come si integrano modelli di mercato nella gestione di una microrete?
  20. Quali strumenti di simulazione permettono di testare una strategia di controllo di rete prima dell'impiego sul campo?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica

Prof. Francesco Delli Priscoli: Control Of Communication And Energy Networks

5,4difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · Control Engineering - Ingegneria Automatica (LM-25)
Di cosa si tratta: Markov Decision Process, programmazione dinamica, reinforcement learning (TD learning, Sarsa, Q-learning) e machine learning con k-means e clustering costituiscono la prima parte, di circa 40 ore. Oltre all'aspetto teorico, si considera l'utilizzo pratico di queste metodologie per controllare reti e sistemi di comunicazione, energia, trasporto, sicurezza e salute.

Dettagli corso

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Barto – Reinforcement LearningISBN 9780262039246
Tempo di studio del libro≈ 6 settimane
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1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
526 pagine
Difficoltà
6,5
Cristopher – Pattern Recognition and Machine LearningISBN 9780387310732
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
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Adottato in
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Tipo
Manuale
Pagine
738 pagine
Difficoltà
7,9
John – Deep LearningISBN 9780262537551
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
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1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
280 pagine
Difficoltà
5,4
StrumentiPer questo esame ti serve anche

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  4. In che modo il bilanciamento tra produzione e consumo viene mantenuto in tempo reale?
  5. Come si confrontano il controllo centralizzato e quello decentralizzato di una rete di distribuzione?
  6. Come si applica il controllo predittivo a un sistema di gestione dell'energia?
  7. Quali obiettivi si perseguono con la regolazione della frequenza in una rete elettrica?
  8. Perché la topologia della rete di comunicazione influenza la convergenza degli algoritmi?
  9. Come si modella un accumulo di energia nelle equazioni di stato di una rete?
  10. Quali criteri permettono di scegliere una strategia di instradamento in una rete di comunicazione?
  11. Come si valuta la robustezza di un controllo rispetto a guasti su un collegamento?
  12. In che modo la teoria dei giochi può descrivere l'interazione tra utenti di una rete energetica?
  13. Quali vantaggi offre la stima distribuita dello stato rispetto alla stima centralizzata?
  14. Come si gestisce la priorità tra traffico di controllo e traffico dati in una rete?
  15. Quali indicatori misurano la qualità del servizio in una rete di comunicazione?
  16. Come si progetta un algoritmo di consenso per regolare una grandezza condivisa?
  17. Che effetto ha la variabilità delle fonti rinnovabili sulla pianificazione del controllo?
  18. Quali condizioni assicurano la stabilità di un sistema interconnesso con ritardi?
  19. Come si integrano modelli di mercato nella gestione di una microrete?
  20. Quali strumenti di simulazione permettono di testare una strategia di controllo di rete prima dell'impiego sul campo?

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Frequenza consigliata · Dispense derivanti dai Deliverables prodotti nell'ambito dei progetti di ricerca della UE/ESA/MIMIT. In particolare, progetti SHIELD (FP9), NANCY (FP9), CADUCEO (MIMIT), ATENA (UE FP8), SESAME (UE FP8), 5G ALLSTAR (UE FP8), 5G SOLUTIONS…
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Barto – Reinforcement LearningISBN 9780262039246
Tempo di studio del libro≈ 6 settimane
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Manuale
Pagine
526 pagine
Difficoltà
6,5
Cristopher – Pattern Recognition and Machine LearningISBN 9780387310732
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
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8 materie
Tipo
Manuale
Pagine
738 pagine
Difficoltà
7,9
John – Deep LearningISBN 9780262537551
Tempo di studio del libro≈ 3 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
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1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
280 pagine
Difficoltà
5,4
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Domande possibili all’esame
  1. Che cosa rende un problema di controllo di rete diverso da un problema di controllo di un singolo impianto?
  2. Come si modella la domanda e l'offerta di energia in una rete elettrica?
  3. Quali ritardi di comunicazione possono degradare un controllo distribuito di tensione?
  4. In che modo il bilanciamento tra produzione e consumo viene mantenuto in tempo reale?
  5. Come si confrontano il controllo centralizzato e quello decentralizzato di una rete di distribuzione?
  6. Come si applica il controllo predittivo a un sistema di gestione dell'energia?
  7. Quali obiettivi si perseguono con la regolazione della frequenza in una rete elettrica?
  8. Perché la topologia della rete di comunicazione influenza la convergenza degli algoritmi?
  9. Come si modella un accumulo di energia nelle equazioni di stato di una rete?
  10. Quali criteri permettono di scegliere una strategia di instradamento in una rete di comunicazione?
  11. Come si valuta la robustezza di un controllo rispetto a guasti su un collegamento?
  12. In che modo la teoria dei giochi può descrivere l'interazione tra utenti di una rete energetica?
  13. Quali vantaggi offre la stima distribuita dello stato rispetto alla stima centralizzata?
  14. Come si gestisce la priorità tra traffico di controllo e traffico dati in una rete?
  15. Quali indicatori misurano la qualità del servizio in una rete di comunicazione?
  16. Come si progetta un algoritmo di consenso per regolare una grandezza condivisa?
  17. Che effetto ha la variabilità delle fonti rinnovabili sulla pianificazione del controllo?
  18. Quali condizioni assicurano la stabilità di un sistema interconnesso con ritardi?
  19. Come si integrano modelli di mercato nella gestione di una microrete?
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Scorri di lato: 2 insegnamenti →

Domande frequenti Libri, programma ed esami del prof. Francesco Delli Priscoli a Sapienza

Che libro usa il prof. Francesco Delli Priscoli per Control Of Communication And Energy Networks a Sapienza?

Per Control Of Communication And Energy Networks (Canale unico) indica come obbligatorio: Barto – Reinforcement Learning, Cristopher – Pattern Recognition and Machine Learning, John – Deep Learning.

Quanto è impegnativo Control Of Communication And Energy Networks?

6 CFU, difficoltà stimata 5.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Che libro usa il prof. Francesco Delli Priscoli per Control Of Communication And Energy Networks a Sapienza?

Per Control Of Communication And Energy Networks (Canale unico) indica come obbligatorio: Barto – Reinforcement Learning, Cristopher – Pattern Recognition and Machine Learning, John – Deep Learning.

Quanto è impegnativo Control Of Communication And Energy Networks?

6 CFU, difficoltà stimata 5.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Che libro usa il prof. Francesco Delli Priscoli per Control Of Communication And Energy Networks a Sapienza?

Per Control Of Communication And Energy Networks (Canale unico) indica come obbligatorio: Barto – Reinforcement Learning, Cristopher – Pattern Recognition and Machine Learning, John – Deep Learning.

Quanto è impegnativo Control Of Communication And Energy Networks?

6 CFU, difficoltà stimata 5.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.

Dove trovo la scheda ufficiale di un esame?

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