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6	1.1 Materiale integrativo
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8	1.1.1 Meta-euristiche
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10	* {attach:Articolo di introduzione alle meta-euristiche\|blum_roli_metaheuristics-preprint.pdf}. C.Blum, A.Roli. Metaheuristics in Combinatorial Optimization: Overview and Conceptual Comparison. ACM Computing Surveys, Vol.35, N.3, 2003. (preprint available)
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12	* {attach:Meta-euristiche in architetture multi-agente\|magma-preprint.ps}. M.Milano, A.Roli. MAGMA: A Multiagent Architecture for Metaheuristics. IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics - Part B, Vol.34, Issue 2, April 2004. (preprint available)
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14	* {attach:Modello formale per la ricerca locale\|roli2004-a_model_for_local_search.pdf}. A.Roli. A note on a model of local search. Technical report TR/IRIDIA/2004/23.01, IRIDIA, Université Libre de Bruxelles, Belgium.
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17	1.1.1 Computazione evolutiva
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19	* [Libro\|http://www.gp-field-guide.org.uk/] (gratuito, licenza [Creative Commons\|http://creativecommons.org/]) sulla programmazione evolutiva. R. Poli, W.B. Langdon, N.F. McPhee, J. Koza. <i>A Field Guide to Genetic Programming</i>.
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22	1.1.1 Swarm intelligence
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24	* M. Dorigo, E. Bonabeau, G. Theraulaz. [Ant algorithms and stigmergy\|http://code.ulb.ac.be/dbfiles/DorBonThe2000fgcs.pdf]. Future Generation Computer Systems, Vol.16, n.9, 2000.
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26	* C. Blum. [Ant colony optimization: Introduction and recent trends\|http://dx.doi.org/10.1016/j.plrev.2005.10.001]. Physics of Life Reviews, 2(4):353-373, 2005.
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29	1.1.1 Logica
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31	* [Introduzione agli algoritmi di risoluzione del SAT\|http://www.cs.cornell.edu/gomes/papers/SATSolvers-KR-book-draft-07.pdf]. C.P. Gomes, H. Kautz, A. Sabharwal and B. Selman. Satisfiability solvers. Book chapter draft, 2007.
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33	* {attach:Introduzione ai sistemi fuzzy\|kosko-ScientificAmerican.pdf}. B. Kosko and S. Isaka, Fuzzy Logic. Scientific American, July 1993.
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36	1.1.1 Software
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38	* [JaCoP\|http://jacop.osolpro.com]: libreria Java per la programmazione a vincoli. {attach:Materiale per esercitazione\|jacop-examples.zip}.
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40	* [EasyLocal++\|http://tabu.diegm.uniud.it/EasyLocal++]: framework in C++ per lo sviluppo di algoritmi di ricerca locale stocastica. [Presentazione di EasyLocal++\|http://tabu.diegm.uniud.it/EasyLocal++/raw-attachment/wiki/WikiStart/OSSICP2008-EasyLocal.pdf].
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42	* [Comet\|http://www.comet-online.org]: linguaggio per lo sviluppo di meta-euristiche. {attach:Materiale per esercitazione\|comet-examples.zip}.
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44	* [JavaNNS\|http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/software/JavaNNS/welcome_e.html]: tool in Java per sviluppo e test di reti neuronali artificiali.
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46	* [UBCSAT\|http://www.satlib.org/ubcsat/]: stochastic local search SAT solver.
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48	* [MiniSAT\|http://minisat.se/]: open-source, complete SAT solver.
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53	1.1 Ringraziamenti
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55	Si ringraziano i Proff. Paola Mello, Michela Milano e Giorgio Buttazzo per aver reso disponibile il loro materiale didattico, parzialmente utilizzato -con rielaborazioni- in questo corso.