14511 - OTTIMIZZAZIONE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente apprende i fondamenti della programmazione lineare (PL), della programmazione lineare intera (PLI), e dell'ottimizzazione combinatoria; conosce l'algoritmo del simplesso per la PL e sa in quali casi un problema di PL ammette soluzioni intere. E' quindi in grado di modellare un problema incognito in termini di vincoli lineari (o lineari interi) e funzione obiettivo lineare, ovvero riconoscere che il problema non può essere così formulato. E' inoltre in grado di modellare problemi combinatori su grafi come problemi di cammini minimi, flussi massimi e abbinamenti, e può risolverli per mezzo dei principali algoritmi noti nella letteratura. Infine, sa distinguere quali problemi di ottimizzazione combinatoria sono inerentemente intrattabili.

Contenuti

Il corso tratterà i seguenti argomenti: problemi di ottimizzazione, esempi di modelli, ottimalità con molti obiettivi, programmazione lineare, grafi e modelli su grafi, programmazione lineare intera, modelli di percorsi, modelli particolari di programmazione lineare.

Testi/Bibliografia

Paolo Serafini. Ricerca Operativa. Springer, 2009.

Metodi didattici

Lezioni frontali.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame di fine corso mira a valutare il raggiungimento degli obiettivi didattici seguenti:

• Conoscere il concetto di problema di ottimizzazione, con particolare riferimento alla programmazione lineare.
• Essere in grado di modellare problemi concreti come problemi di programmazione lineare.
• Conoscere i principali algoritmi per problemi di flusso massimo e flusso di costo minimo su grafi.
• Conoscere e saper applicare l'algoritmo del simplesso, assieme alle relative basi teoriche.
  

Il voto finale del Corso di Ottimizzazione viene definito, mediante una prova scritta, cui può seguire una prova orale a discrezione del docente.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Ugo Dal Lago