Luana Rinaldi

Luana Rinaldi

Luana Rinaldi è nata a Napoli nel 1980. Si è laureata in Ingegneria Informatica presso l‘Università degli studi di Roma Tre, portando avanti una tesi di ricerca in bioinformatica. Dal 2000 si occupa professionalmente di analisi, progettazione e sviluppo di applicazioni in linguaggio Java con una particolare attenzione alle tecnologie open source più innovative.

Articoli pubblicati da Luana Rinaldi:

n 140 maggio 2009

Algoritmi Genetici

IX parte: Implementazione in Java

In questo ultimo articolo della serie viene presentata la progettazione possibile di un algoritmo genetico, concentrando l‘attenzione sul modello di dominio e sulla pseudocodifica Java degli algoritmi utilizzati.

n 137 febbraio 2009

Algoritmi genetici

VIII parte: Le applicazioni pratiche

Ci avviamo alla conclusione di questa lunga serie. Abbiamo visto nei dettagli gli aspetti teorici fondamentali relativi agli algoritmi genetici, analizzandone i principi, il legame con i modelli derivati dalle scienze naturali, le varianti e le procedure operative delle fasi di setup. Prima di presentare un esempio pratico Java, vediamo in questa parte a cosa servono gli algoritmi genetici.

n 136 gennaio 2009

Algoritmi Genetici

VII parte: Operatori di riproduzione. La mutazione

Gli algoritmi genetici sono uno strumento di risoluzione di problemi complessi. In questo articolo prendiamo in esame un altro importante operatore di riproduzione, ossia la Mutazione. Questo ci consentirà di mettere infine a punto una codifica dell‘algoritmo.

n 135 dicembre 2008

Algoritmi Genetici

VI parte: Operatori di riproduzione. Crossover

Ci accingiamo a poter definire le procedure operative di un algoritmo genetico. Prima però é necessario procedere a una fase di setup, in cui si deve rappresentare il problema, definire gli obiettivi, e infine, codificare l‘algoritmo. In questo articolo verranno analizzate queste fasi.

n 134 novembre 2008

Algoritmi genetici

V parte: Selezione dei genitori

Ci avviamo ormai verso la definizione delle procedure operative di un algoritmo genetico. Ma prima di poter codificare l‘algoritmo, sono necessarie ancora ulteriori fasi di impostazione. In questo articolo ci occupiamo della "selezione dei genitori" per la riproduzione di una "popolazione" da cui estrarre le soluzioni.