Cosimo VINCI

Cosimo VINCI

Ricercatore Universitario

Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi"

Ex Collegio Fiorini - Via per Arnesano - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7470

Ricercatore a Tempo Determinato (lett. b) in Informatica, presso il Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi", Università del Salento.

Area di competenza:

Teoria degli Algoritmi.

Orario di ricevimento

Si consiglia di concordare un appuntamento via e-mail. Mercoledì 15-17, durante i corsi. 

Recapiti aggiuntivi

Ex-collegio Fiorini, primo piano, stanza 426.

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Curriculum Vitae

Cosimo Vinci è ricercatore a tempo determinato (lett. b) in Informatica, presso il Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi", Università del Salento. Ha conseguito la laurea magistrale in Matematica nel 2014 presso l'Università del Salento (votazione: 110 e lode), e il dottorato di ricerca in Computer Science nel 2018 presso il Gran Sasso Science Institute (votazione: eccellente con lode). Successivamente, ha lavorato come assegnista presso l'Università degli Studi dell'Aquila e il Gran Sasso Science Institute, e come ricercatore a tempo determinato (lett. a) presso l'Università degli Studi di Salerno. 

Le sue attività di ricerca si collocano nell’ambito dell’informatica teorica, l'intelligenza artificiale e la matematica applicata, e in particolare, sono strettamente connesse allo studio degli algoritmi. Più in dettaglio, i suoi interessi di ricerca si collocano nelle seguenti aree:

  • Teoria Algoritmica dei Giochi (ad esempio, lo studio dei giochi di congestione e problemi di envy-free allocation/division);

  • Algoritmi di Approssimazione/Online/Randomizzati (ad esempio, load balancing problems e influence maximization problems);

  • Ottimizzazione Stocastica (ad esempio, problemi riguardanti l’ottimizzazione adattiva e l'online learning);

  • Ottimizzazione Combinatoria.

Inoltre, relativamente alla sua attività di ricerca:

  • è autore di numerosi articoli scientifici, pubblicati in riviste e/o atti di convegni nazionali e internazionali, di alto livello e reputati prestigiosi nei corrispondenti settori di ricerca;

  • vanta collaborazioni scientifiche con diversi gruppi di ricerca nazionali e internazionali, e con ricercatori di riferimento nelle corrispondenti aree scientifiche;

  • è stato relatore in numerosi convegni nazionali e internazionali di alto prestigio;

  • ha tenuto diversi seminari e talk su invito;

  • è membro dei comitati di programma e/o organizzazione di conferenze prestigiose, è revisore per prestigiose conferenze e riviste, e ha svolto attività editoriale;

  • è stato insignito del prestigioso riconoscimento “Miglior Tesi di Dottorato Italiana in Informatica Teorica - anno 2019” del Capitolo Italiano dell’EATCS.

  • è stato insignito del prestigioso riconoscimento “Miglior Giovane Ricercatore Italiano in Informatica Teorica - anno 2023” del Capitolo Italiano dell’EATCS.

Relativamente alla sua attività didattica:

  • è stato docente di alcuni corsi (di laurea e dottorato) presso l’Università del Salento, l'Università di Salerno, il Gran Sasso Science Institute, e l’Università dell’Aquila;

  •  ha svolto attività di supervisione e tutoring a studenti di dottorato.

Per informazioni più specifiche, si rimanda al suo Curriculum Vitae (in allegato) o alla sua pagina web personale (https://sites.google.com/view/cosimo-vinci).

Scarica curriculum vitae

Didattica

A.A. 2023/2024

INFORMATICA

Corso di laurea SVILUPPO SOSTENIBILE E CAMBIAMENTI CLIMATICI

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 24.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Brindisi

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2022/2023

INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

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INFORMATICA

Corso di laurea SVILUPPO SOSTENIBILE E CAMBIAMENTI CLIMATICI

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 24.0

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2024 al 14/06/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Brindisi

INFORMATICA (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2024 al 07/06/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Nessun prerequisito.

Il corso di Informatica fornisce una breve introduzione ai concetti di rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione, e si focalizza principalmente sull'insegnamento di un linguaggio di programmazione di alto livello, con l'obiettivo di far acquisire un rigoroso pensiero computazionale e algoritmico, indispensabile per la risoluzione efficiente di vari problemi. 

Conoscenze e comprensione: sviluppare la conoscenza di nozioni computazionali fondamentali come algoritmi, astrazione funzionale, ricorsione, semplici strutture dati. Imparare l'uso del linguaggio C.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: essere in grado di progettare algoritmi per semplici problemi computazionali e svilupparli nel linguaggio C.

Autonomia di giudizio: essere in grado di sviluppare diverse soluzioni algoritmiche per uno stesso problema.

Abilità comunicative: sarà illustrato il linguaggio C.

Capacità di apprendimento: gli studenti saranno stimolati a implementare le soluzioni proposte durante le lezioni.

Lezioni teoriche frontali corredate da vari esercizi.

Prova scritta volta ad accertare non solo la conoscenza degli strumenti teorici illustrati durante il corso, ma anche la capacità del candidato di risolvere semplici problemi computazionali.

Introduzione ai Sistemi di Numerazione: numeri binari, ottali e esadecimali, rappresentazioni e conversioni.

Architettura di un Calcolatore: l'architettura di Von Neumann.

Rappresentazione dell'Informazione: rappresentazione dei numeri, dei caratteri e delle immagini.

Nozione di Algoritmo e Diagrammi di Flusso.

Programmazione nel Linguaggio C: istruzioni di base, tipi di base, espressioni, I/O da tastiera e da file, array, funzioni, puntatori, variabili locali e globali, strutture, liste.

Kim N. King. Programmazione in C, Apogeo, 2013, ISBN 8838785821.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2024 al 14/06/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Nessun prerequisito.

Il corso fornisce una panoramica introduttiva sull'uso degli elaboratori elettronici, sulla rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione, sui linguaggi di programmazione, e sulle principali tecnologie hardware e software utilizzate nei sistemi informatici. Inoltre, il corso si propone di introdurre lo studente all'utilizzo dei linguaggi di programmazione (con particolare attenzione verso il linguaggio Python) e al foglio di calcolo Excel, come strumenti di supporto per le attività nell'ambito delle scienze ambientali.

CONOSCENZE E COMPRENSIONE: Al termine del corso, lo studente possederà le nozioni teoriche e pratiche fondamentali sull'informatica, sul funzionamento generale degli elaboratori elettronici, e sulle principali tecnologie hardware e software utilizzate in ambito informatico.

 

CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE: Al termine del corso, lo studente possederà una maggiore consapevolezza degli strumenti offerti dalle tecnologie informatiche, e di come questi possano essere utilizzati nelle varie attività inerenti alle scienze ambientali. In particolare, acquisirà una buona padronanza nell'utilizzo dei linguaggi di programmazione e dei fogli di calcolo. 

 

AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Lo studente acquisirà la capacità di orientarsi autonomamente nell'utilizzo degli strumenti informatici illustrati durante il corso. Inoltre, lo studente sarà in grado di valutare autonomamente, a seconda dei casi, quali tecnologie informatiche considerare in supporto alla propria attività scientifica e lavorativa. 

 

ABILITA' COMUNICATIVE: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di cooperare in gruppi di lavoro che richiedono competenze informatiche. In particolare, lo studente sarà in grado di comunicare e interagire con figure professionali del settore informatico, eventualmente richieste in supporto alle attività lavorative riguardanti le scienze ambientali.

 

CAPACITA' DI APPRENDIMENTO: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di apprendere autonomamente l'utilizzo di nuovi strumenti informatici, e sarà in grado di approfondire e ampliare autonomamente le proprie conoscenze relative all'uso dei linguaggi di programmazione e dei fogli di calcolo.

-Lezioni frontali sulla parte teorica.

-Esercitazioni su rappresentazione/elaborazione dell'informazione e sul calcolo scientifico, integrate con l'utilizzo del linguaggio di programmazione Python e del foglio di calcolo Excel.

Prova scritta (esercizi, domande a risposta aperta e multipla) e valutazione di alcuni elaborati su Python ed Excel assegnati durante il corso. Alcune domande o esercizi della prova scritta riguarderanno gli elaborati assegnati. La durata complessiva dell'esame è di tre ore.

Per ulteriori informazioni e materiale didattico, si veda la pagina web del corso sulla piattaforma eLearning UniSalento.

PARTE TEORICA

-Introduzione: introduzione ai concetti di informazione, calcolatore elettronico, programma e architettura del calcolatore.

-Rappresentazione dell'informazione: concetto di informazione; informazione e supporto fisico; codifica di dati e istruzioni; conversione binario-decimale; rappresentazione dei numeri; analogico vs digitale.

-Elaborazione dell'informazione: risoluzione automatica di problemi; concetto di algoritmo; rappresentazione degli algoritmi e diagrammi di flusso; variabili, tipi di dati, istruzioni; operazioni logiche; cenni sulla teoria della computabilità.

-I linguaggi di Programmazione: concetto di linguaggio di programmazione; sintassi e semantica; linguaggi di basso e alto livello; sviluppo di un programma; paradigmi di programmazione; variabili, tipi di dati, istruzioni; i linguaggi per la rappresentazione e la manipolazione dei dati.

-Le infrastrutture hardware e software, le reti di comunicazione, le applicazioni.

 

ESERCITAZIONI

-Esercizi riguardanti la rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione.

-Introduzione al linguaggio di programmazione Python e al foglio di calcolo Excel.

 

 

- D. Sciuto, G. Buonanno, L. Mari. Introduzione ai sistemi informatici, VI edizione. McGraw-Hill. 2022.

- Il libro di testo è integrato con ulteriore materiale didattico (dispense, slides, etc.) fornito dal docente durante le lezioni e disponibile sulla piattaforma eLearning UniSalento.

INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI (INF/01)
INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 06/03/2023 al 16/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Nessun prerequisito.

Il corso fornisce una panoramica introduttiva sull'uso degli elaboratori elettronici, sulla rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione, sui linguaggi di programmazione, e sulle principali tecnologie hardware e software utilizzate nei sistemi informatici. Inoltre, il corso si propone di introdurre lo studente all'utilizzo dei linguaggi di programmazione (con particolare attenzione verso il linguaggio Python) e al foglio di calcolo Excel, come strumenti di supporto per le attività nell'ambito delle scienze ambientali.

CONOSCENZE E COMPRENSIONE: Al termine del corso, lo studente possederà le nozioni teoriche e pratiche fondamentali sull'informatica, sul funzionamento generale degli elaboratori elettronici, e sulle principali tecnologie hardware e software utilizzate in ambito informatico.

 

CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE: Al termine del corso, lo studente possederà una maggiore consapevolezza degli strumenti offerti dalle tecnologie informatiche, e di come questi possano essere utilizzati nelle varie attività inerenti alle scienze ambientali. In particolare, acquisirà una buona padronanza nell'utilizzo dei linguaggi di programmazione e dei fogli di calcolo. 

 

AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Lo studente acquisirà la capacità di orientarsi autonomamente nell'utilizzo degli strumenti informatici illustrati durante il corso. Inoltre, lo studente sarà in grado di valutare autonomamente, a seconda dei casi, quali tecnologie informatiche considerare in supporto alla propria attività scientifica e lavorativa. 

 

ABILITA' COMUNICATIVE: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di cooperare in gruppi di lavoro che richiedono competenze informatiche. In particolare, lo studente sarà in grado di comunicare e interagire con figure professionali del settore informatico, eventualmente richieste in supporto alle attività lavorative riguardanti le scienze ambientali.

 

CAPACITA' DI APPRENDIMENTO: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di apprendere autonomamente l'utilizzo di nuovi strumenti informatici, e sarà in grado di approfondire e ampliare autonomamente le proprie conoscenze relative all'uso dei linguaggi di programmazione e dei fogli di calcolo.

-Lezioni frontali sulla parte teorica.

-Esercitazioni su rappresentazione/elaborazione dell'informazione e sul calcolo scientifico, integrate con l'utilizzo del linguaggio di programmazione Python e del foglio di calcolo Excel.

Prova scritta (esercizi, domande a risposta aperta e multipla) e valutazione di alcuni elaborati su Python ed Excel assegnati durante il corso. Alcune domande o esercizi della prova scritta riguarderanno gli elaborati assegnati. La durata complessiva dell'esame è di tre ore.

-22 giugno 2023, ore 9:00, aula seminari del blocco M;

-10 luglio 2023, ore 9:00, aula seminari del blocco M;

-24 luglio 2023, ore 9:00; aula seminari del blocco M;

-21 settembre 2023, ore 9:00, aula seminari del blocco M;

-2 ottobre 2023, ore 9:00, aula D1 del blocco D;

-17 novembre 2023, ore 9:00, aula da definire;

-19 Dicembre 2023, ore 9:00, aula da definire.

Per ulteriori informazioni e materiale didattico, si veda la pagina web del corso sulla piattaforma eLearning UniSalento.

PARTE TEORICA

-Introduzione: introduzione ai concetti di informazione, calcolatore elettronico, programma e architettura del calcolatore.

-Rappresentazione dell'informazione: concetto di informazione; informazione e supporto fisico; codifica di dati e istruzioni; conversione binario-decimale; rappresentazione dei numeri; analogico vs digitale.

-Elaborazione dell'informazione: risoluzione automatica di problemi; concetto di algoritmo; rappresentazione degli algoritmi e diagrammi di flusso; variabili, tipi di dati, istruzioni; operazioni logiche; cenni sulla teoria della computabilità.

-I linguaggi di Programmazione: concetto di linguaggio di programmazione; sintassi e semantica; linguaggi di basso e alto livello; sviluppo di un programma; paradigmi di programmazione; variabili, tipi di dati, istruzioni; i linguaggi per la rappresentazione e la manipolazione dei dati.

-Le infrastrutture hardware e software, le reti di comunicazione, le applicazioni.

 

ESERCITAZIONI

-Esercizi riguardanti la rappresentazione e l'elaborazione dell'informazione.

-Introduzione al linguaggio di programmazione Python e al foglio di calcolo Excel.

 

 

- D. Sciuto, G. Buonanno, L. Mari. Introduzione ai sistemi informatici, VI edizione. McGraw-Hill. 2022.

- Il libro di testo è integrato con ulteriore materiale didattico (dispense, slides, etc.) fornito dal docente durante le lezioni e disponibile sulla piattaforma eLearning UniSalento.

INFORMATICA PER LE SCIENZE AMBIENTALI (INF/01)

Pubblicazioni

Atti di Convegno

  1. Vittorio Bilò, Diodato Ferraioli, Cosimo Vinci: General Opinion Formation Games with Social Group Membership. The 31 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2022.
  2. Gianlorenzo D’Angelo, Debashmita Poddar, Cosimo Vinci: Improved Approximation Factor for Adaptive Influence Maximization via Simple Greedy Strategies. The 48th International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP), 2021.
  3. Alessandro Aloisio, Bojana Kodric, Michele Flammini, Cosimo Vinci: Distance Polymatrix Coordination Games. The 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2021.
  4. Gianlorenzo D’Angelo, Debashmita Poddar, Cosimo Vinci: Better Bounds on the Adaptivity Gap of Influence Maximization under Full-adoption Feedback. The 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2021.
  5. Francisco Benita, Vittorio Bilò, Barnabé Monnot, Georgios Piliouras, Cosimo Vinci: Data-Driven Models of Selfish Routing: Why Price of Anarchy Does Depend on Network Topology. The 16th Conference on Web and Internet Economics (WINE), 2020.
  6. Vittorio Bilò, Gianpiero Monaco, Luca Moscardelli, Cosimo Vinci: Nash Social Welfare in Selfish and Online Load Balancing. The 16th Conference on Web and Internet Economics (WINE), 2020.
  7. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: Congestion Games with Priority-Based Scheduling. The 13th Symposium on Algorithmic Game Theory (SAGT), 2020.
  8. Vittorio Bilò, Michele Flammini, Cosimo Vinci: The Quality of Content Publishing in the Digital Era. The 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2020.
  9. Michele Flammini, Manuel Mauro, Matteo Tonelli, Cosimo Vinci: Inequity Aversion Pricing in Multi-Unit Markets. The 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2020.
  10. Alessandro Aloisio, Michele Flammini, Cosimo Vinci: The Impact of Selfishnes in Hypergraphs Hedonic Games. The 34th AAAI Conference on Artifical Intelligence (AAAI), 2020.
  11. Vittorio Bilò, Ioannis Caragiannis, Michele Flammini, Ayumi Igarashi, Gianpiero Monaco, Dominik Peters, Cosimo Vinci, William S. Zwicker: Almost Envy-Free Allocations with Connected Bundles. The 10th Innovations in Theoretical Computer Science (ITCS), 2019.
  12. Vittorio Bilò, Luca Moscardelli, Cosimo Vinci: Uniform Mixed Equilibria in Network Congestion Games with Link Failures. The 45th International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP), 2018.
  13. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: The Price of Anarchy of Affine Congestion Games with Similar Strategies. The 19th Italian Conference on Theoretical Computer Science (ICTCS), 2018.
  14. Ioannis Caragiannis, Vasilis Gkatzelis, Cosimo Vinci: Coordination Mechanisms, Cost-Sharing, and Approximation Algorithms for Scheduling. The 13th International Conference on Web and Internet Economics (WINE), 2017.
  15. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: On the Impact of Singleton Strategies in Congestion Games. The 25th Annual European Symposium on Algorithms (ESA), 2017.
  16. Cosimo Vinci: Non-Atomic One-Round Walks in Polynomial Congestion Games. The 17th Italian Conference on Theoretical Computer Science (ICTCS), 2016.
  17. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: Dynamic Taxes for Polynomial Congestion Games. The 2016 ACM Conference on Economics and Computation (EC), 2016.
  18. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: On Stackelberg Strategies in Affine Congestion Games. The 11th International Conference on Web and Internet Economics (WINE), 2015.
  19. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: On the Stackelberg fuel pricing problem. The 15th Italian Conference on Theoretical Computer Science (ICTCS), 2014.

 

Riviste

  1. Vittorio Bilò, Luca Moscardelli, Cosimo Vinci: Uniform Mixed Equilibria in Network Congestion Games with Link Failures. Mathematics of Operation Research. Accepted. 2023.
  2. Gianlorenzo D’Angelo, Debashmita Poddar, Cosimo Vinci: Better Bounds on the Adaptivity Gap of Influence Maximization under Full-adoption Feedback. Artificial Intelligence. 318. 2023.
  3. Vittorio Bilò, Gianpiero Monaco, Luca Moscardelli, Cosimo Vinci: Nash Social Welfare in Selfish and Online Load Balancing. ACM Transactions on Economics and Computation. 10(2). 2022.
  4. Vittorio Bilò, Ioannis Caragiannis, Michele Flammini, Ayumi Igarashi, Gianpiero Monaco, Dominik Peters, Cosimo Vinci, William S. Zwicker: Almost Envy-Free Allocations with Connected Bundles. Games and Economic Behavior. 131. 2022.
  5. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: The Price of Anarchy of Affine Congestion Games with Similar Strategies. Theoretical Computer Science. 806. 2020.
  6. Vittorio Bilò, Michele Flammini, Vasco Gallotti, Cosimo Vinci: On Multidimensional Congestion Games. Algorithms. 13(10). 2020.
  7. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: Dynamic Taxes for Polynomial Congestion Games. ACM Transactions on Economics and Computation. 7(3). 2019.
  8. Vittorio Bilò, Cosimo Vinci: On Stackelberg Strategies in Affine Congestion Games. Theory of Computing Systems. 63(6). 2019.
  9. Cosimo Vinci: Non-Atomic One-Round Walks in Congestion Games. Theoretical Computer Science. 764. 2019.

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Temi di ricerca

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