Scheda insegnamento
-
Docente Daniele Vigo
-
Moduli Daniele Vigo (Modulo 1)
Marco Antonio Boschetti (Modulo 2)
-
Crediti formativi 6
-
SSD MAT/09
-
Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1)
Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
-
Lingua di insegnamento Italiano
-
Campus di Cesena
-
Corso Laurea in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8615)
-
Orario delle lezioni (Modulo 1) dal 18/09/2023 al 11/12/2023
Orario delle lezioni (Modulo 2) dal 22/09/2023 al 15/12/2023
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Anno Accademico 2023/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente conosce i principali modelli ed algoritmi per la programmazione lineare e intera.
Contenuti
1. Modelli matematici di problemi di ottimizzazione
Definizione di modello matematico, variabili decisionali, funzione obiettivo e requisiti o vincoli. Tecniche di modellizzazione matematica.
Esempi di modelli matematici tratti da problemi del mondo reale.
2. Programmazione Lineare Continua (PLC) ed intera (PLI).
Modelli matematici a variabili continue. Risoluzione geometrica. Teoria della PLC ed algoritmo del simplesso
Modelli matematici a variabili intere. Interpretazione geometrica. Proprietà dei problemi di PLI. Tecniche di rilassamento. Algoritmi cutting-plane (CP). Metodo branch-and-bound (B&B). Applicazioni della tecnica B&B.
3. Elementi di teoria dei grafi e principali problemi.
Principali definizioni della teoria dei grafi. Alberi di supporto di costo minimo (SST). Cammini minimi (CM). Problemi di flusso in rete (FR), flusso massimo, flusso a costo minimo. Assegnamento lineare.
Testi/Bibliografia
Dispense/slide a cura del docente disponibili online
Testi per sola consultazione:
- Matteo Fischetti, Lezioni di Ricerca Operativa, Libreria Progetto.
- C. Papadimitriou, K. Steiglitz, Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Dover Publications, NY.
- R.K.Ahuja, T.L.Magnanti, J.B.Orlin, "Network flows: theory, algorithms and applications", Prentice Hall.
- M. Gondran, M. Minoux, “Graphs and Algorithms”, John Wiley.
- M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis, H.D. Sherali, Linear Programming and Network Flows, Wiley.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene mediante una prova scritta, che ha lo scopo di esaminare l'acquisizione delle conoscenze previste dal programma del corso.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Daniele Vigo
Consulta il sito web di Marco Antonio Boschetti
Alumni