- Docente: Paolo Paronuzzi
- Crediti formativi: 6
- SSD: MAT/09
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Moduli: Paolo Paronuzzi (Modulo 1) Michele Monaci (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Ingegneria gestionale (cod. 0936)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 22/02/2023 al 05/05/2023
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 10/05/2023 al 09/06/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Presentare gli algoritmi euristici più efficaci per la soluzione dei problemi decisionali concernenti la pianificazione e la gestione ottima delle risorse in sistemi complessi. Analizzare le prestazioni sperimentali degli algoritmi considerati e la loro applicazione a problemi reali nei settori della logistica e dei trasporti.
Contenuti
Prerequisiti/propedeuticità consigliate
L'allievo che accede a questo insegnamento deve conoscere i concetti fondamentali della Ricerca Operativa, della implementazione di codici di calcolo e dell'analisi della loro complessità.
Tutte le lezioni saranno tenute in inglese. È quindi necessaria la comprensione della lingua inglese.
Programma- Richiami di Integer Programming: modelli, formulazioni ILP, rilassamento continuo, rilassamento surrogato, rilassamento lagrangiano.
- Algoritmi euristici di base: algoritmi costruttivi e di ricerca locale. Esempi per KP01 e TSP.
- Analisi worst-case delle performance degli algoritmi.
- Metaeuristici: Multistart, Tabu Search, Simulated Annealing, Genetic Algorithms, Iterated Local Search, Variable Neighborhood Search, Large Neighborhood Search, Ruin and Recreate, Ant Systems.
- Ottimizzazione su reti: problemi di cammino, albero e flusso.
- Algoritmi euristici e metaeuristici per problemi di ottimizzazione combinatoria della letteratura.
- Applicazioni a casi reali.
Testi/Bibliografia
Testi consigliati:
slides disponibili online
Testi consigliati per consultazione ed approfondimento:
S. Martello, P. Toth, Knapsack Problems: Algortihms and Computer Implementations, J. Wiley, 1990.
E.Aarts, J.K. Lenstra (editors), Local Search in Combinatorial Optimization, J.Wiley, 1997.
G. Gutin, A. Punnen (editors), The Traveling Salesman Problem and Its Variations, Kluwer, 2002.
P.Toth, D. Vigo (editors), The Vehicle Routing Problem, SIAM Monographs on Discrete Mathematics and Applications, 2002.
C. Barnhart, G. Laporte (editors), Transportation, Handbooks in Operations Research and Management Science, North Holland, 2007.
Metodi didattici
l corso prevede lezioni frontali in aula integrate con esempi relativi ad applicazioni reali.
Le lezioni sono relative agli aspetti teorici ed algoritmici dei vari argomenti trattati.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'esame si divide in due moduli.
Per ciascun modulo è previsto un esame scritto (senza utilizzo di libri/appunti) ed, eventualmente, una discussione orale (da effettuare nella stessa giornata).
Per svolgere l'esame è necessario iscriversi in lista su Almaesami.
Strumenti a supporto della didattica
Il materiale didattico utilizzato è reperibile tramite username e password presso Virtual Learning Environment.
Le lezioni non saranno registrate.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Paolo Paronuzzi
Consulta il sito web di Michele Monaci