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Valentina Cacchiani

Ricercatrice a tempo determinato tipo b) (senior)

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Settore scientifico disciplinare: MAT/09 RICERCA OPERATIVA

Temi di ricerca

Ottimizzazione Combinatoria, Modelli matematici di Programmazione Lineare Mista Intera, Algoritmi esatti ed euristici

Applicazioni in ambito ferroviario ed aereo (timetabling, turnazione di mezzi, ottimizzazione robusta e real-time), routing, health care (intensity-modulated radiation therapy), network design, university course timetabling


Ottimizzazione ferroviaria

La pianficazione e la gestione dei sistemi di trasporto ferroviario sono molto complesse. In fase di pianificazione si devono determinare i percorsi e le tabelle orarie dei treni, l'assegnamento del materiale rotabile e i turni del personale. In fase operativa si deve far fronte a ritardi dei treni o malfunzionamenti nella rete. Nelle decisioni sono coinvolte molte risorse e molti soggetti (come il gestore della rete e i Train Operator) con obiettivi spesso contrastanti. La risoluzione di questi problemi richiede lo sviluppo di tecniche avanzate di ottimizzazione e la progettazione di algoritmi sofisticati.
Queste tematiche hanno ricevuto un crescente interesse negli ultimi anni, come testimoniano i numerosi progetti di ricerca europei in tale ambito:
- PARTNER (Path Allocation Re-engineering of Timetable Network for European Railways)
- ARRIVAL (Algorithms for Robust and online Railway optimization: Improving the Validity and reliability of Large scale systems)
- ONTIME (Optimal Networks for Train Integration Management across Europe).

Ottimizzazione del trasporto aereo

L'utilizzo sempre piu' frequente del trasporto aereo rende fondamentale un uso molto efficiente delle risorse per permettere un alto livello di servizio agli utenti. L'integrazione di piu' fasi della pianificazione in ambito aereo (assegnamento degli aerei ai voli, determinazione dei turni degli equipaggi e dei percorsi degli aerei) permette di ottenere soluzioni migliori rispetto a risolvere le varie fasi in sequenza. Gli algoritmi e i modelli di ottimizzazione sono componenti fondamentali per permettere la risoluzione di problemi integrati.

Ottimizzazione robusta

L'ottimizzazione robusta permette di trattare problemi con incertezza sui dati, ovvero problemi per i quali, nel momento in cui deve essere presa la decisione, non e' possibile conoscere con precisione il valore dei dati in input. Tali problemi si presentano di frequente nelle applicazioni reali. Si considerino ad esempio scenari di ritardo in un sistema di trasporto. Applicando tecniche di ottimizzazione robusta si determinano soluzioni che sono "robuste" rispetto a variazioni dei dati e quindi piu' efficaci in pratica.

Ottimizzazione in Intensity-Modulated Radiation Therapy

Il trattamento di pazienti affetti da tumore puo' avvenire mediante radiazioni a intensita' modulata con lo scopo di distruggere la massa tumorale senza danneggiare gli organi vitali. Perche' questa tecnica sia efficace e' necessario determinare in modo accurato l'intensita' delle radiazioni e la direzione da cui inviarle al paziente, tenendo conto dei limiti di precisione dei macchinari utilizzati. La scelta simultanea di intensita' e direzioni permette di ridurre significativamente la quantita' di radiazioni assorbite dagli organi vitali e puo' essere affrontata definendo e sviluppando algoritmi complessi di ottimizzazione.

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