28639 - FONDAMENTI DI RICERCA OPERATIVA T-A (A-K)

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

Introduzione agli strumenti di modellazione logico-matematica dei processi decisionali in sistemi complessi. Illustrazione dei problemi di ottimizzazione e decisione di base e definizione delle principali metodologie di tipo quantitativo per la loro risoluzione. Illustrazione, anche mediante l'esame di casi concreti, di strumenti modellistici e di tecniche risolutive avanzate per la definizione di sistemi di supporto alle decisioni per la pianificazione e la gestione operativa di sistemi complessi, tipici della realta' produttiva e dei servizi.

Contenuti

Prerequisiti/propedeuticità consigliate

L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali dell'insiemistica, del calcolo vettoriale e matriciale, e della statistica. Sono inoltre richieste nozioni di programmazione.

Per questo motivo si consiglia di seguire il corso solo dopo aver superato i seguenti esami:

  • Analisi matematica e geometria e algebra T-AB
  • Analisi matematica T-B
  • Fondamenti di Informatica T-1

Tutte le lezioni saranno tenute in italiano, ma parte del materiale didattico è in inglese; è quindi richiesta una minima comprensione della lingua inglese scritta.

Programma

  1. Introduzione: Problemi decisionali e di ottimizzazione. Modelli dei problemi decisionali e di ottimizzazione e loro classificazione. Metodologia della Ricerca Operativa. Algoritmi esatti ed euristici e cenni alla complessità computazionale di problemi ed algoritmi
  2. Ottimizzazione lineare: Esempi di modelli. Algoritmo del simplesso: risoluzione grafica. Cenni all'uso di un package di risoluzione.
  3. Ottimizzazione lineare intera: Formulazioni di un problema di ottimizzazione lineare intera. Soluzione grafica. Introduzione al metodo branch and bound.
  4. Simulazione Numerica: modelli ad interazione dei processi ed a programmazione degli eventi.

Testi/Bibliografia

slides disponibili online

(per consultazione ed approfondimento) 

S. MARTELLO, D. VIGO, ESERCIZI DI RICERCA OPERATIVA, PROGETTO LEONARDO, BOLOGNA, 1999.

S. MARTELLO, D. VIGO, ESERCIZI DI SIMULAZIONE NUMERICA, PROGETTO LEONARDO, BOLOGNA, 1999.

S. MARTELLO, LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA, PROGETTO LEONARDO, BOLOGNA, 2002

M. FISCHETTI, LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA, EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO, PADOVA, 1995

 

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni frontali in aula integrate con esempi ed esercizi svolti.

Le lezioni sono relative agli aspetti teorici ed algoritmici dei vari argomenti trattati. Ogni argomento verrà accompagnato dallo studio di casi che ne mettano in luce le applicazioni pratiche.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame mira a valutare il raggiungimento degli obiettivi didattici:

  • fornire gli strumenti di base per la modellazione e soluzione di problemi di ottimizzazione;
  • applicare modelli di simulazione per sistemi complessi caratterizzati dalla presenza di code.

Pertanto l'esame è strutturato in due parti che concorrono a determinare il voto finale.

L'esame è solo scritto con l'aiuto di appunti e/o libri.

Strumenti a supporto della didattica

Sono disponibili sulla pagina web istituzionale (AMS campus) le slides utilizzate a lezione.

Link ad altre eventuali informazioni

https://www.unibo.it/sitoweb/enrico.malaguti/news/44faf217

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Enrico Malaguti