CALCOLO PARALLELO, AUTOMI CELLULARI E
MODELLI PER SISTEMI COMPLESSI
 

Giandomenico SPEZZANO, Domenico TALIA

FrancoAngeli

Indice 

 

Prefazione (a cura di Roberto SERRA)

Introduzione

1. Sistemi di Calcolo Parallelo

1. Classificazione dei sistemi di elaborazione paralleli
2. Architetture SIMD
3. Architetture MIMD

4. Modelli teorici per il calcolo parallelo
5. Metriche per la misura delle prestazioni

2. Modelli e Linguaggi per il Calcolo Parallelo

1. Primi meccanismi concorrenti
2. Modelli e linguaggi
3. Paradigmi a memoria condivisa
4. Paradigmi a memoria distribuita

4.1 Creazione dei processi
4.2 Cooperazione tra processi
4.3 Linguaggi imperativi a memoria distribuita 5. Programmazione parallela object-oriented
6. Linguaggi funzionali paralleli
7. Linguaggi logici concorrenti
8. Nuovi paradigmi per il calcolo parallelo

3. Automi Cellulari

1. Breve storia degli automi cellulari
2. Automi finiti di Moore e macchina di Turing
3. Definiamo un automa cellulare
4. Definizione formale di automa cellulare
5. Varianti di automi cellulari

5.1. Automi cellulari nondeterministici
5.2. Automi cellulari partizionati
5.3. Automi cellulari probabilistici
5.4. Automi cellulari asincroni
5.5. Automi cellulari inomogenei
5.6. Automi cellulari gerarchici 6. Classificazione e proprietà computazionali degli automi cellulari
7. Sistemi di Lindenmayer
8. Considerazioni conclusive

4. Reti Neurali

1. Introduzione alle reti neurali
2. Concetti di base
3. Modelli di reti neurali

3.1. Reti di Hopfield
3.2. Percettrone
3.3. Reti Multilayer
3.4. Macchina di Boltzmann
3.5. Self-organizing maps 4. Reti neurali cellulari
5. Reti neurali e parallelismo
6. Reti neurali ed applicazioni

5. Algoritmi Genetici

1. Cenni introduttivi
2. Definizione e operatori genetici

2.1. Il funzionamento di un algoritmo genetico 3. Teorema fondamentale degli algoritmi genetici
4. Algoritmi genetici paralleli
5. Introduzione ai sistemi a classificatori
6. Applicazioni degli algoritmi genetici

6. Automi Cellulari e Sistemi Complessi

1. Una alternativa al calcolo differenziale
2. Sistemi complessi
3. Modelli di sistemi fisici complessi

3.1. Fluidodinamica
3.2. Magnetismo
3.3. Dinamica molecolare
3.4. Sistemi ottici integrati
3.5. Soluzione dell’equazione di Laplace 4. Altre aree applicative 5. Considerazioni conclusive

7. CAMEL: un ambiente per lo sviluppo di algoritmi cellulari

1. Sistemi paralleli ed automi cellulari
2. CAMEL: architettura parallela

3. Bilanciamento del carico
4. Programmazione di algoritmi cellulari in CAMEL
5. Il linguaggio CARPET 5.1. Caratteristiche di CARPET 6. Prestazioni di CAMEL su macchine parallele
7. Confronti con altri sistemi

8. Simulazione di fenomeni complessi con CAMEL

1. Simulazione di flussi lavici
2. Simulazione di eventi franosi
3. Simulazione di traffico stradale
4. Modelli HPP ed FHP
5. Simulazione della diffusione nei gas
6. Simulazione della contaminazione di suoli
7. Simulazione di incendi
8. Algoritmi genetici cellulari

Bibliografia