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Prof. Michele Monaci

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Ingegneria e architettura · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Michele Monaci

Materie del prof. Michele Monaci

Optimization And Machine Learning M Canale unico

Corso di laurea: Automation Engineering · Laurea magistrale (LM-25) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Automation Engineering · 1º anno · 2º semestre ›

Per approfondimenti

Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non VincolataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slides disponibili online.

Argomenti del programma: L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali della Ricerca Operativa, della implementazione di codici di calcolo e dell'analisi della loro complessità. Tutte le lezioni saranno tenute in inglese. È quindi necessaria la comprensione della lingua inglese.

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Optimization And Machine Learning M Canale unico

Corso di laurea: Communications Engineering · Laurea magistrale (LM-27) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

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Per approfondimenti

Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non VincolataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slides disponibili online.

Argomenti del programma: L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali della Ricerca Operativa, della implementazione di codici di calcolo e dell'analisi della loro complessità. Tutte le lezioni saranno tenute in inglese. È quindi necessaria la comprensione della lingua inglese.

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Optimization And Machine Learning M Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · 2º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica · 2º anno · 2º semestre ›

Per approfondimenti

Bishop – Pattern Recognition and Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non VincolataCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slides disponibili online.

Argomenti del programma: L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali della Ricerca Operativa, della implementazione di codici di calcolo e dell'analisi della loro complessità. Tutte le lezioni saranno tenute in inglese. È quindi necessaria la comprensione della lingua inglese.

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Fondamenti di Ricerca Operativa T-A L-Z

Corso di laurea: Ingegneria gestionale · Laurea triennale (L-9) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Testi consigliati per consultazione ed approfondimento

Martello – ESERCIZI DI RICERCA OPERATIVACerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Martello – ESERCIZI DI SIMULAZIONE NUMERICACerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Martello – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVACerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVACerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Prerequisiti/propedeuticità consigliate L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali dell'insiemistica, del calcolo vettoriale e matriciale, e della statistica. Sono inoltre richieste nozioni di programmazione. Per questo motivo si consiglia di seguire il corso solo dopo aver superato i seguenti esami: Analisi matematica e geometria e algebra T-AB Analisi matematica T-B…

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Discrete And Network Optimization M I.C. – con Prof. Enrico Malaguti Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria informatica · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · Ubiquitous systems and networks · 6 CFU

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Modulo Introduction to optimizazion problems

Martello – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVACerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso fornisce un'introduzione ai problemi di decisione e di ottimizzazione, con particolare attenzione alla Programmazione Lineare (Linear Programming, LP) e alla Programmazione Lineare Intera (Integer Linear Programming, ILP). Gli studenti apprenderanno come formulare modelli matematici per un'ampia gamma di problemi di ottimizzazione e come applicare le più appropriate tecniche di risoluzione.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Michele Monaci per Optimization And Machine Learning M (Automation Engineering, canale unico)?

Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; S. Boyd e L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge; Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata; J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.

Quali libri consiglia il prof. Michele Monaci per Optimization And Machine Learning M (Communications Engineering, canale unico)?

Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; S. Boyd e L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge; Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata; J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.

Quali libri consiglia il prof. Michele Monaci per Optimization And Machine Learning M (Ingegneria elettronica, canale unico)?

Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; S. Boyd e L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge; Grippo – Metodi di Ottimizzazione Non Vincolata; J. Nocedal e S. J. Wright, Numerical Optimization.

Quali libri consiglia il prof. Michele Monaci per Fondamenti di Ricerca Operativa T-A?

Martello – ESERCIZI DI RICERCA OPERATIVA; Martello – ESERCIZI DI SIMULAZIONE NUMERICA; Martello – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA; Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA

Quali libri consiglia il prof. Michele Monaci per Discrete And Network Optimization M I.C.?

Martello – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA