72519 - METODI ED ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE PER IL PROBLEM SOLVING

Scheda insegnamento

  • Docente Aristide Mingozzi

  • Crediti formativi 6

  • SSD MAT/09

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza

  • Lingua di insegnamento Italiano

Anno Accademico 2018/2019

Conoscenze e abilità da conseguire

L'obiettivo del corso è quello di fornire le conoscenze teoriche ed algoritmiche per la realizzazione di software per il problem solving nell'ambito della ottimizzazione dei cicli produttivi e della supply-chain. Al termine del corso lo studente - conosce in modo approfondito i metodi teorici ed algoritmici per la realizzazione di software applicativo nell'ambito della ottimizzazione dei cicli produttivi e della supply-chain. - è in grado di impostare autonomamente in modo corretto metodi di ottimizzazione per risolvere problemi reali.

Contenuti

Nel corso verranno svolti i seguenti argomenti:

Modelli e formulazioni matematiche di problemi applicativi
Schedulazione della produzione
Schedulazione di progetti con vincoli di risorse
Routing su reti
Disegno di reti distributive

Metodi esatti programmazione lineare a numeri interi
Piani di taglio
rilassamento lagrangiano
metodi branch-and-cut

Programmazione dinamica
Tagli bidimensionali
Metodi di rilassamento
TSP con time windows

Metodi di decomposizione
Decomposizione Dantzig-Wolfe
Un nuovo metodo di decomposizione
Applicazione a problemi di programmazione intera con costi fissi
Metodi column-generation

Metodi euristici
Euristici con worst case garantita
Metodi basati sulla ricerca locale

Applicazione dei metodi a casi reali nei seguenti settori
Logistica distributiva
Schedulazione dei sistemi di produzione

Testi/Bibliografia

Dispense fornite dal docente.
L.A. Wolsey, 1998. Integer Programming, Wiley
Articoli scientifici su i vari argomenti del corso.

Metodi didattici

Lezioni ed esercitazioni frontali tenute dal docente.
Durante il corso saranno organizzati seminari svolti da esperti della materia.
Ogni argomento verrà accompagnato dallo studio di casi che ne mettano in luce le applicazioni pratiche.
Lezioni frontali in aula integrate con esempi ed esercizi svolti.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Elaborato di calcolo su un problema scelta assieme ad ogni singolo studente.
Esame orale sui metodi e algoritmi sviluppati per l'elaborato.

Strumenti a supporto della didattica

Nel corso verrà utilizzato materiale didattico fornito dal docente, quali lucidi e dispense.
Verrà fatto uso di un videoproiettore.
Le lezioni verranno svolte sia utilizzando slides disponibili presso il sito web del corso sia facendo uso della lavagna per chiarimenti su specifici argomenti.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Aristide Mingozzi