72652 - METODI DI OTTIMIZZAZIONE PER LE RETI E L'ENERGIA LM

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2019/2020

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce gli strumenti metodologici avanzati messi a disposizione dalla Ricerca Operativa per la soluzione dei diversi problemi di ottimizzazione di interesse teorico e pratico in ambito energetico, in particolare le principali tecniche di modellazione e risoluzione esatta dei problemi di ottimizzazione combinatoria ed i fondamenti della loro classificazione. In particolare, lo studente sarà in grado di: i) formulare in modo opportuno un problema di ottimizzazione e decisione ed analizzarne la complessità; ii) progettare un approccio esatto per la sua risoluzione. Infine, lo studente sarà in grado di definire modelli di problemi di ottimizzazione e decisione e di definire algoritmi avanzati per la loro risoluzione.

Programma/Contenuti

1.       Introduzione al corso

a.       Casi si studio;

2.       Richiami

a.       Fondamenti di Ricerca Operativa;

b.       Introduzione alla complessità computazionale;

3.       Programmazione Lineare Intera (PLI), Rilassamento Lagrangiano

a.       Localizzazione di depositi;

4.       Metodi Branch and Cut

a.       Cenni di Teoria Poliedrale;

b.       Vehicle Routing Problem;

5.       Programmazione Dinamica

6.       Metodi di Decomposizione

a.       Metodi Generazione di Colonne;

b.       Esempio: Cutting Stock Problem;

c.       Crew Scheduling e Rostering;

d.       Dantig-Wolfe Decomposition;

e.       Benders Decomposition;

7.       Programmazione multiobiettivo

8.       Pianificazione della produzione

9.       Algoritmi per problemi di instradamento di veicoli (Vehicle Routing)

10.  Algoritmi Euristici

a.       Algoritmi Euristici di Ricerca Locale e Metaeuristiche

11.  Laboratorio: ILOG CPLEX e suo utilizzo

a.       Modellizzazione di problemi di Programmazione Lineare Continua (PLC) e PLI;

b.       Uso librerie di risoluzione di problemi di PLC e PLI;



Testi/Bibliografia

1. M.S.Bazaraa, J.J.Jarvis, H.D.Sherali, "Linear programming and network flows", John Wiley & Sons, 2009, 4 edition.

2. C.H. Papadimitriou, K. Steiglitz, "Combinatorial Optimization, Algorithms and Complexity", Dover Publications, 1998.

3. L.A. Wolsey, "Integer Programming", Wiley-Interscience, 1998.

4. R.K.Ahuja, T.L.Magnanti, J.B.Orlin, "Network flows: theory, algorithms and applications", Prentice Hall, 1993.

5. M. Gondran, M. Minoux, “Graphs and Algorithms”, John Wiley & Sons, 1984.

6. Colin R. Reeves, “ Modern heuristic techniques for combinatorial problems”, John Wiley & Sons Inc, 1993.

7. G. L. Nemhauser, L. A. Wolsey, “Integer and Combinatorial Optimization”, Wiley-Interscience, 1999.

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni in aula, esercitazioni in aula e laboratorio ed esercitazioni libere in laboratorio.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene mediante una prova orale finale, che ha lo scopo di esaminare l'acquisizione delle conoscenze previste dal programma del corso.

Durante la prova orale vengono poste domande sul programma e richiesta la soluzione di semplici esercizi numerici relativi a problemi di ottimizzazione.

Strumenti a supporto della didattica

Materiale didattico: il materiale didattico presentato a lezione verrà messo a disposizione dello studente in formato elettronico tramite internet. Tale materiale dovrebbe essere stampato e portato alla lezione.

Per ottenere il materiale didattico: http://campus.unibo.it/

Username e password sono riservati a studenti iscritti all'Università di Bologna.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Roberto Baldacci