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DESCRIPTION:In linea con la normativa in vigore\, il Dott. Antonio Maria SU
 DOSO\, vincitore della procedura selettiva per il SC 01/A6 - SSD MAT/09 di
  cui al bando n.3/2022 del 03/01/2023\, per il reclutamento di n.1 ricerca
 tore con rapporto di lavoro a tempo determinato di tipologia “A”\, con reg
 ime di impegno a tempo pieno\, presso il Dipartimento di Ingegneria Inform
 atica Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti”\, i cui atti sono stati ap
 provati dalla DIrettrice Repertorio n. 198/2023 Prot n. 2842 del 09/06/202
 3\,  terrà presso questo dipartimento un seminario TITLE: Fix and Bound: A
 n efficient approach for solving large-scale quadratic programming problem
 s with box constraints ABSTRACT:We propose a branch-and-bound algorithm fo
 r solving nonconvex quadratic programming problems with box constraints (B
 oxQP). Our approach combines existing tools\, such as semidefinite program
 ming (SDP) bounds strengthened through valid inequalities with a new class
  of optimality-based linear cuts which leads to variable fixing. The most 
 important effect of fixing the value of some variables is the size reducti
 on along the branch-and-bound tree\, allowing to compute bounds by solving
  SDPs of smaller dimensions. Extensive computational experiments over larg
 e dimensional (up to n=200) test instances show that our method is the sta
 te-of-the-art solver on large-scale BoxQPs. Joint work with Marco Locatell
 i and Veronica Piccialli.BiosketchAntonio Maria Sudoso ha conseguito la la
 urea magistrale in Ingegneria Informatica (summa cum laude) e il dottorato
  di ricerca in Computer Science\, Control and Geoinformation presso l'Univ
 ersità degli Studi di Roma Tor Vergata rispettivamente nel 2018 e nel 2022
 . Nel 2022 è stato assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegne
 ria Informatica\, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti” della Sapienza
  Università di Roma. Nel 2023 è stato assegnista di ricerca presso l'Istit
 uto di Analisi dei Sistemi ed Informatica 'Antonio Ruberti' (IASI) del Con
 siglio Nazionale delle Ricerche (CNR). I temi di ricerca principali riguar
 dano modelli e algoritmi di ottimizzazione per problemi di machine learnin
 g\, metodi di analisi e previsione per grandi raccolte di serie temporali 
 ed applicazioni della ricerca operativa nella gestione ambientale sostenib
 ile. 
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LOCATION:Aula A3\, DIAG\, via Ariosto 25.
SUMMARY:Seminario pubblico di Antonio Maria Sudoso - Procedura selettiva pe
 r n.1 posto di Ricercatore a tempo determinato tipologia A - SC 01/A6 SSD 
 MAT/09 - Antonio Maria Sudoso
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