Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Gerbaldo Roberto

Appunti completi, dettagliati e strutturati per la preparazione dell'esame di Optimization Methods and Algorithms (Metodi e Algoritmi di Ottimizzazione) del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica / Artificial Intelligence e Data Science presso il Politecnico di Torino (Anno Accademico 2025/2026). Il testo (oltre 220 pagine) affronta con rigore analitico e chiarezza applicativa la formulazione matematica e la risoluzione di problemi di ottimizzazione continua, intera e combinatoria, arricchendo ogni argomento con modelli formali, grafici, alberi di ricerca ed esercizi passo-passo. Il materiale è suddiviso in 9 sezioni tematiche principali: Programmazione Lineare (PL/MILP) e Tecniche di Modellazione: definizione formale, linearizzazione di operatori non lineari (min-max, max-min, valore assoluto), prodotti tra variabili binarie, metodo del Big-M, vincoli disgiuntivi e modelli complessi (problema dello zaino, miscelazione, trasporti e turnazione del personale). Algoritmi Fondamentali su Grafi: percorsi euleriani (Teorema di Eulero, algoritmo di Hierholzer), circuiti hamiltoniani e TSP, colorazione e numero cromatico, cammini minimi (Dijkstra), alberi ricoprenti minimi (Kruskal, Prim), fattorizzazione di grafi completi, flusso massimo (modello LP, Teorema Max-Flow Min-Cut, algoritmo di Ford-Fulkerson) e cricche massime/MIS. Complessità Computazionale: classi P, NP, riducibilità polinomiale, teorema di Cook e NP-completezza (SAT, Knapsack, Partition). Project Management: WBS, diagrammi reticolari (AoN/AoA), ordinamento topologico (algoritmo di Kahn), diagrammi di Gantt, calcolo di float e percorso critico (CPM), precedenze generalizzate e cicli negativi, cost crashing (modello LP) e RCPS a capacità finita (modello di Kaplan ed euristiche di priorità). Programmazione Dinamica: principio di ottimalità di Bellman, algoritmi di Bellman-Ford e Knapsack 0/1 con backtracking. Metodi Esatti, Euristici e Multi-Obiettivo: Branch & Bound (regole di branching, bounding, potatura per TSP, Knapsack e Clique), algoritmi greedy, Beam Search, ricerca locale, metauristiche e algoritmi genetici, ed efficienza paretiana multi-obiettivo. Sequencing e Scheduling: classificazione $\alpha\vert{}\beta\vert{}\gamma$, minimizzazione della lateness (Jackson, Moore) e flow shop (Johnson).

Appunti completi, dettagliati e strutturati per la preparazione dell'esame di Web Application II del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Torino (Anno Accademico 2025/2026). Il materiale tratta in modo approfondito l'intero ecosistema di sviluppo per applicazioni enterprise moderne e reattive, integrando i costrutti avanzati del linguaggio Kotlin con il framework Spring Boot, architetture a microservizi, pattern distribuiti, database SQL/NoSQL e messaggistica asincrona, con diagrammi esplicativi e codice commentato. Il documento (oltre 270 pagine) è organizzato in 19 sezioni tematiche principali: Linguaggio Kotlin & Build Tool Gradle: type system, null safety, lambda, higher-order functions, delegates, generics, collection API, build automation con Gradle (Kotlin DSL, task, multi-module) e processamento di annotazioni via KAPT/Reflection. Core Spring Boot & Web MVC: Inversion of Control (IoC), Dependency Injection, Aspect-Oriented Programming (AOP), ciclo di vita dei bean, DispatcherServlet, controller REST, validazione JavaBean, DTO e documentazione interattiva OpenAPI/Swagger. Persistenza & Concorrenza (Spring Data JPA): ORM Hibernate, ciclo di vita delle entità (Transient, Managed, Detached), relazioni (@OneToMany, @ManyToMany), cascading, orphan removal, livelli di isolamento transazionale, locking ottimistico (@Version) e pessimistico. Logging & Testing: SLF4J, Logback (rolling policies, log asincrono), unit testing con Mockk, integration testing con Spring Test. Sicurezza & Autenticazione: protocolli OAuth 2.0 e OpenID Connect (OIDC), Identity & Access Management (IAM), configurazione dichiarativa di Spring Security, method security, gestione CORS e CSRF. Sistemi Distribuiti & NoSQL: architetture Event-Driven, message brokers (RabbitMQ, Apache Kafka streaming ed exchange patterns), microservizi, pattern Outbox, Sagas distribuite, CQRS, MongoDB (CRUD, aggregazioni) e Redis (caching, Pub/Sub, code). Integrazione con Spring AI: modelli di embedding e Chat Client API.