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AFFIDABILITÀ E PRESTAZIONI DI SISTEMI IN EVOLUZIONE STOCASTICA: SIMULAZIONE ED ASPETTI COMPUTAZIONALI

Il programma sarà orientato verso la formulazione e l'analisi di modelli per lo studio di sistemi dinamici di varia natura. S'intende individuare misure prestazionali ad hoc e strategie idonee a migliorare l'affidabilità dei sistemi in esame. Specificamente, la ricerca sarà orientata verso i seguenti temi:1) Analisi di sistemi di servizio adattivi soggetti a catastrofi; 2) Studio di sistemi di interesse cibernetico/informatico; 3) Formulazione ed analisi di modelli di attività neuronale e loro simulazione in presenza di segnali dipendenti dal tempo; 4) Determinazione di caratteristiche di processi stocastici di interesse cibernetico ed informaticoIn relazione al punto 1), si intende formulare ed analizzare vari modelli, anche di tipo bilaterale, atti a descrivere il flusso di utenti in una fila di attesa in presenza di catastrofi. L'attenzione sarà rivolta all'analisi di varie misure prestazionali quali il busy period e il numero medio di utenti presenti nel sistema. Lo studio riguarderà anche la formulazione di opportune approssimazioni continue per la descrizione la dinamica del sistema in situazioni di alta intesità di traffico. L'analisi verrà anche estesa a reti di code con risorse collegate tra loroNel contesto del punto 2) verranno formulati ed analizzati vari modelli di crescita in ambiente casuale soffermandosi sullo studio del il tempo di primo passaggio attraverso opportune soglie di controllo. E' opportuno sottolineare che tale parametro può rivestire notevole interesse anche nell'ambito dei modelli di crescita dell'affidabilità del software. Nell'ambito del punto 3), si studieranno modelli di attività neuronale descritti tramite processi di diffusione e gaussiani ristretti da opportune barriere riflettenti. Per tali processi si formuleranno opportuni algoritmi di simulazione della densità di probabilità dei tempi di sparo e di intersparo Infine, lo studio dei modelli richiederà la soluzione di svariati problemi di teorici e computazionali. Infatti, nell'ambito del punto 4) si analizzeranno processi stocastici di varia natura (di nascita morte, di rinnovo, di diffusione, gaussiani, gaussiani markoviani), e si progetteranno idonei algoritmi e opportune tecniche di simulazione allo scopo di determinare caratteristiche di interesse nelle applicazioni.