Matteo LAPUCCI

Ruolo attuale:: Ricercatore Legge 240/10 a tempo determinato
SSD:: MATH-06/A - Ricerca operativa
Afferenza organizzativa:: Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione

Recapiti

	0552758571
	matteo.lapucci(AT)unifi.it

Ulteriori Recapiti

	055 2758532
	matteo dot lapucci at unifi dot it
	https://webgol.dinfo.unifi.it/matteo-lapucci/

Matteo LAPUCCI

Orario di ricevimento (aggiornato al 02/05/2023)

Contattare il docente via e-mail per concordare ricevimenti su appuntamento.

Matteo LAPUCCI

Biografia

Matteo Lapucci ha ricevuto i titoli di laurea triennale e magistrale in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi di Firenze rispettivamente nel 2015 e 2018. Ha poi ricevuto il titolo di dottore di ricerca in Smart Computing congiuntamente dalle Università di Firenze, Pisa e Siena nel 2022. Dal 2023 è Ricercatore a Tempo Determinato presso il Dipartimento dell'Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Firenze, nel settore disciplinare MAT/09 (Ricerca Operativa).

Matteo LAPUCCI

Curriculum

Matteo Lapucci ha conseguito con lode la laurea triennale e magistrale in Ingegneria Informatica, entrambe presso l'Università degli Studi di Firenze, rispettivamente nel 2015 e nel 2018. Ha poi conseguito il dottorato di ricerca in Smart Computing congiuntamente dalle Università di Firenze, Pisa e Siena nel 2022. Dal 2021 al 2023 è stato assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DINFO) dell'Università degli Studi di Firenze. Nel 2023 ha assunto il ruolo di Ricercatore a Tempo Determinato - tipologia A, per il settore scientifico di Ricerca Operativa, presso lo stesso dipartimento.

È attualmente docente, presso la Scuola di Ingegneria dell'Università degli Studi di Firenze, del corso di "Optimization Techniques for Machine Learning" e del del modulo "Introduction to Data Science" nel corso "Optimization and Data Science for Management". È inoltre docente del corso "Optimization" nel contesto del Master in Data Science and Statistical Learning offerto dall'ateneo fiorentino. È stato relatore o co-relatore di oltre 20 tesi di Laurea triennale e magistrale e co-supervisore di 3 studenti di dottorato.

Matteo Lapucci ha svolto e svolge attività di ricerca su molteplici tematiche legate all'ottimizzazione e alla ricerca operativa, quali: algoritmi di ottimizzazione nonlineare per problemi a larga scala vincolata e non vincolata, problemi multi-obiettivo e problemi di ottimizzazione sparsa; soluzione di problemi di ottimizzazione in ambito AI e statistica; utilizzo di modelli di ricerca operativa per la soluzione di problemi di pianificazione in vari contesti. Complessivamente tale attività di ricerca è testimoniata dalla pubblicazione di oltre 25 lavori scientifici pubblicati su riviste scientifiche internazionali (cfr. pagina Google Scholar). Grazie ad una di queste pubblicazioni, ha ricevuto il premio "COAP best paper award" per l'anno 2023.

Dal 2024, è Editor Associato per la rivista RAIRO - Operations Research.

Matteo LAPUCCI

Pubblicazioni

Legenda

Contributo su rivista |

Articolo su libro |

Libro |

Contributo in atti di convegno (proceeding) |

Brevetto |

Curatela | Altro

Altro |

Tesi di Dottorato

Lapucci, Matteo (2024). Convergence and complexity guarantees for a wide class of descent algorithms in nonconvex multi-objective optimization. OPERATIONS RESEARCH LETTERS, vol. 54, pp. 0-0, ISSN:0167-6377 DOI

Aldinucci, Tommaso; Lapucci, Matteo (2024). Loss-optimal classification trees: a generalized framework and the logistic case. TOP, pp. 0-0, ISSN:1134-5764 DOI

Lapucci, Matteo; Schoen, Fabio (2024). Advances in nonlinear optimization and equilibrium problems – Special Issue Editorial. EURO JOURNAL ON COMPUTATIONAL OPTIMIZATION, vol. 12, pp. 0-0, ISSN:2192-4414 DOI

Cappanera, Paola; Di Gangi, Leonardo; Lapucci, Matteo; Pellegrini, Giulia; Roma, Marco; Schoen, Fabio; Sortino, Alessio (2024). Integrated task scheduling and personnel rostering of airports ground staff: A case study. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, vol. 238, pp. 0-0, ISSN:0957-4174 DOI

Lapucci M.; Sortino A. (2024). On the Convergence of Inexact Alternate Minimization in Problems with ℓ0 Penalties. SN OPERATIONS RESEARCH FORUM, vol. 5, pp. 0-0, ISSN:2662-2556 DOI

Matteo Lapucci; Pierluigi Mansueto (2024). Cardinality-Constrained Multi-objective Optimization: Novel Optimality Conditions and Algorithms. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, pp. 1-29, ISSN:0022-3239 DOI

Kanzow, Christian; Lapucci, Matteo (2023). Inexact penalty decomposition methods for optimization problems with geometric constraints. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, pp. 0-0, ISSN:0926-6003 DOI

Lapucci, Matteo; Mansueto, Pierluigi (2023). Improved front steepest descent for multi-objective optimization. OPERATIONS RESEARCH LETTERS, vol. 51, pp. 242-247, ISSN:0167-6377 DOI

Lapucci Matteo; Mansueto Pierluigi (2023). A limited memory Quasi-Newton approach for multi-objective optimization. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, pp. 0-0, ISSN:1573-2894 DOI Accesso ONLINE all'editore

Civitelli, Enrico; Sortino, Alessio; Lapucci, Matteo; Bagattini, Francesco; Galvan, Giulio (2023). A Robust Initialization of Residual Blocks for Effective ResNet Training Without Batch Normalization. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, vol. PP, pp. 1-6, ISSN:2162-237X DOI

Mansueto Pierluigi, Lapucci Matteo, Schoen Fabio (2023). A memetic procedure for global multi-objective optimization. MATHEMATICAL PROGRAMMING COMPUTATION, vol. 15, pp. 227-267, ISSN:1867-2949 DOI Accesso ONLINE all'editore

Lapucci, Matteo; Levato, Tommaso; Rinaldi, Francesco; Sciandrone, Marco (2023). A Unifying Framework for Sparsity-Constrained Optimization. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, pp. 0-0, ISSN:0022-3239 DOI

Matteo Lapucci; Paola Cappanera; Fabio Schoen; Filippo Visintin; Fabio Tardella; (2023). Optimization and Decision Science: Operations Research, Inclusion and Equity. In: Paola Cappanera, Matteo Lapucci, Fabio Schoen, Marco Sciandrone, Fabio Tardella, FIlippo Visintin. Optimization and Decision Science: Operations Research, Inclusion and Equity, pp. 7-14 Springer, ISBN:978-3-031-28862-3. DOI Accesso ONLINE all'editore

matteo lapucci; fabio schoen; alessio sortino; Leonardo Di Gangi ; (2022). Improved Maximum Likelihood Estimation of ARMA Models. LOBACHEVSKII JOURNAL OF MATHEMATICS., vol. 43, pp. 2433-2443, ISSN:1995-0802 DOI

Matteo Lapucci; Marco Sciandrone (2022). Theory and algorithms for sparsity constrained optimization problems. (Tutor: Marco Sciandrone)

Matteo Lapucci (2022). A penalty decomposition approach for multi-objective cardinality-constrained optimization problems. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, pp. 0-0, ISSN:1055-6788 Accesso ONLINE all'editore

Matteo Lapucci; Davide Pucci (2022). Mixed-integer quadratic programming reformulations of multi-task learning models. MATHEMATICS IN ENGINEERING, pp. 0-0, ISSN:2640-3501 DOI Accesso ONLINE all'editore

Bisori, Riccardo; Lapucci, Matteo; Sciandrone, Marco (2021). A study on sequential minimal optimization methods for standard quadratic problems. 4OR, pp. 0-0, ISSN:1619-4500 DOI

Ceccarelli F.; Olivieri G.; Sortino A.; Dominici L.; Arefayne F.; Celia A.I.; Cipriano E.; Garufi C.; Lapucci M.; Mancuso S.; Natalucci F.; Orefice V.; Perricone C.; Pirone C.; Pacucci V.A.; Spinelli F.R.; Truglia S.; Alessandri C.; Sciandrone M.; Conti F. (2021). Comprehensive disease control in systemic lupus erythematosus. SEMINARS IN ARTHRITIS AND RHEUMATISM, vol. 51, pp. 404-408, ISSN:0049-0172 DOI

Fulvia Ceccarelli; Matteo Lapucci; Giulio Olivieri; Alessio Sortino; Francesco Natalucci; Francesca Romana Spinelli; Cristiano Alessandri; Marco Sciandrone; Fabrizio Conti (2021). Can machine learning models support physicians in systemic lupus erythematosus diagnosis? Results from a monocentric cohort.. JOINT BONE SPINE, pp. 0-0, ISSN:1297-319X DOI

Matteo Lapucci; Giulio Galvan; Marco Sciandrone; Chih-Jen Lin (2021). A Two-Level Decomposition Framework Exploiting First and Second Order Information for SVM Training Problems. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, vol. 22, pp. 1-38, ISSN:1533-7928 Accesso ONLINE all'editore

Matteo Lapucci; Guido Cocchi; Pierluigi Mansueto (2021). Pareto Front Approximation through a Multi-objective Augmented Lagrangian Method. EURO JOURNAL ON COMPUTATIONAL OPTIMIZATION, vol. 9, pp. 0-0, ISSN:2192-4406 DOI Accesso ONLINE all'editore

Civitelli Enrico, Lapucci Matteo, Schoen Fabio, Sortino Alessio (2021). An effective procedure for feature subset selection in logistic regression based on information criteria. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, vol. 80, pp. 1-32, ISSN:1573-2894 DOI Accesso ONLINE all'editore

Matteo Lapucci; Tommaso Levato; Marco Sciandrone (2020). Convergent Inexact Penalty Decomposition Methods for Cardinality-Constrained Problems. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, vol. (), pp. 0-0, ISSN:0022-3239 DOI Accesso ONLINE all'editore

Galvan, G.*; Lapucci, M.; Levato, T.; Sciandrone, M. (2020). An Alternating Augmented Lagrangian method for constrained nonconvex optimization. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, vol. 35, pp. 502-520, ISSN:1055-6788 DOI Accesso ONLINE all'editore

Guido Cocchi; Matteo Lapucci (2020). An augmented Lagrangian algorithm for multi-objective optimization. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, vol. (), pp. 1-28, ISSN:1573-2894 DOI Accesso ONLINE all'editore

Leonardo Di Gangi, Matteo Lapucci, Fabio Schoen, Alessio Sortino (2019). An Efficient Optimization Approach for Best Subset Selection in Linear Regression, with Application to Model Selection and Fitting in Autoregressive Time-Series. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, vol. 74, pp. 919-948, ISSN:1573-2894 DOI Accesso ONLINE all'editore

Galvan G.; Lapucci M. (2019). On the convergence of inexact augmented Lagrangian methods for problems with convex constraints. OPERATIONS RESEARCH LETTERS, vol. 47, pp. 185-189, ISSN:0167-6377 DOI

Di Gangi, L; Lapucci, M; Schoen, F; Sortino, A (2019). An efficient optimization approach for best subset selection in linear regression, with application to model selection and fitting in autoregressive time-series. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, vol. 74, pp. 919-948, ISSN:0926-6003 DOI Accesso ONLINE all'editore

Matteo LAPUCCI

Biography

Matteo Lapucci received his bachelor and master's degree in Computer Engineering at the University of Florence in 2015 and 2018 respectively. He then received in 2022 his PhD degree in Smart Computing jointly from the Universities of Florence, Pisa and Siena. He has been an RTD/A Research Fellow (Operations Research field) at the Department of Information Engineering of the University of Florence since 2023.

Matteo LAPUCCI

Curriculum

Matteo Lapucci obtained with honors both his Bachelor's and Master's degree in Computer Engineering from the University of Florence, respectively in 2015 and 2018. He then obtained his PhD in Smart Computing jointly from the Universities of Florence, Pisa, and Siena in 2022. From 2021 to 2023, he was a research fellow at the Department of Information Engineering (DINFO) at the University of Florence. In 2023, he became RTD-A in Operations Research at the same department.

At the School of Engineering of the University of Florence he currently teaches the course "Optimization Techniques for Machine Learning" and the module "Introduction to Data Science" in the course "Optimization and Data Science for Management." He is also a lecturer for the course "Optimization" within the Master in Data Science and Statistical Learning offered by the University of Florence. He has been the supervisor or co-supervisor of over 20 Bachelor’s and Master’s theses and co-supervisor of 3 PhD students.

The research of Matteo Lapucci focuses on a variety of topics related to optimization and operations research, such as: nonlinear optimization algorithms for large-scale constrained and unconstrained problems, multi-objective problems, and sparse optimization problems; solving optimization problems in AI and statistics; using operations research models to solve planning ancd scheduling problems in various contexts. Overall, this research activity led to over 25 scientific papers published in international journals (see Google Scholar page). Thanks to one of these publications, he received the "COAP best paper award" for the year 2023.

Since 2024, he has been an Associate Editor for the journal RAIRO - Operations Research.