Algoritmi e Modelli di Ottimizzazione

Descrizione del processo decisionale.
Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI.
Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su reti, trasporti, set covering, set partitioning, set packing, turni del personale.
Soluzione esatta di problemi di programmazione lineare a numeri interi: branch and bound, piani di taglio, tecniche di programmazione dinamica (PD).
Matrici totalmente unimodulari.
Il problema di knapsack: branch and bound, algoritmo di PD, dis. cover.
Ottimizzazione su grafi: matching, vertex cover. Grafi euleriani e grafi bipartiti.
Utilizzo di software commerciali per la soluzione di problemi di programmazione matematica.

Ricerca Operativa (programmazione lineare)

[1] M. FISCHETTI, "LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA", EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO PADOVA, ITALIA, 1995. (CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7).
[2] R. AHUJA, T. MAGNANTI, J. ORLIN, "NETWORK FLOWS", PRENTICE HALL, 1993. (pagine 189-191, 473-475, 494-496)
[3] DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE E/O DISPONIBILI SUL WEB.

Principalmente didattica frontale: lezioni in aula alla lavagna, qualche lezione in laboratorio per l'utilizzo di software commerciali.

Preferibilmente in presenza. In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di circa 2 ore e da una prova orale da svolgersi nello stello appello. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi (tipicamente da 3 a 5), finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti più teorici e la capacità degli studenti di applicare le tecniche spiegate a lezione.

Descrizione del processo decisionale.
Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI.
Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su reti, trasporti, set covering, set partitioning, set packing, turni del personale.
Soluzione esatta di problemi di programmazione lineare a numeri interi: branch and bound, piani di taglio, tecniche di programmazione dinamica (PD).
Matrici totalmente unimodulari.
Il problema di knapsack: branch and bound, algoritmo di PD, dis. cover.
Ottimizzazione su grafi: matching, vertex cover. Grafi euleriani e grafi bipartiti.
Utilizzo di software commerciali per la soluzione di problemi di programmazione matematica.

Ricerca Operativa (programmazione lineare)

[1] M. FISCHETTI, "LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA", EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO PADOVA, ITALIA, 1995. (CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7).
[2] R. AHUJA, T. MAGNANTI, J. ORLIN, "NETWORK FLOWS", PRENTICE HALL, 1993. (pagine 189-191, 473-475, 494-496)
[3] DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE E/O DISPONIBILI SUL WEB.

Principalmente didattica frontale: lezioni in aula alla lavagna, qualche lezione in laboratorio per l'utilizzo di software commerciali.

Preferibilmente in presenza. In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di circa 2 ore e da una prova orale da svolgersi nello stello appello. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi (tipicamente da 3 a 5), finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti più teorici e la capacità degli studenti di applicare le tecniche spiegate a lezione.

Descrizione del processo decisionale.
Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI.
Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su reti, trasporti, set covering, set partitioning, set packing, turni del personale.
Soluzione esatta di problemi di programmazione lineare a numeri interi: branch and bound, piani di taglio, tecniche di programmazione dinamica (PD).
Matrici totalmente unimodulari.
Il problema di knapsack: branch and bound, algoritmo di PD, dis. cover.
Ottimizzazione su grafi: matching, vertex cover. Grafi euleriani e grafi bipartiti.
Utilizzo di software commerciali per la soluzione di problemi di programmazione matematica.

Ricerca Operativa (programmazione lineare)

[1] M. FISCHETTI, "LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA", EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO PADOVA, ITALIA, 1995. (CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7).
[2] R. AHUJA, T. MAGNANTI, J. ORLIN, "NETWORK FLOWS", PRENTICE HALL, 1993. (pagine 189-191, 473-475, 494-496)
[3] DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE E/O DISPONIBILI SUL WEB.

Principalmente didattica frontale: lezioni in aula alla lavagna, qualche lezione in laboratorio per l'utilizzo di software commerciali.

Preferibilmente in presenza. In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di circa 2 ore e da una prova orale da svolgersi nello stello appello. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi (tipicamente da 3 a 5), finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti più teorici e la capacità degli studenti di applicare le tecniche spiegate a lezione.

Descrizione del processo decisionale.
Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI.
Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su reti, trasporti, set covering, set partitioning, set packing, turni del personale.
Soluzione esatta di problemi di programmazione lineare a numeri interi: branch and bound, piani di taglio, tecniche di programmazione dinamica (PD).
Matrici totalmente unimodulari.
Il problema di knapsack: branch and bound, algoritmo di PD, dis. cover.
Ottimizzazione su grafi: matching, vertex cover. Grafi euleriani e grafi bipartiti.
Utilizzo di software commerciali per la soluzione di problemi di programmazione matematica.

Ricerca Operativa (programmazione lineare)

[1] M. FISCHETTI, "LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA", EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO PADOVA, ITALIA, 1995. (CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7).
[2] R. AHUJA, T. MAGNANTI, J. ORLIN, "NETWORK FLOWS", PRENTICE HALL, 1993. (pagine 189-191, 473-475, 494-496)
[3] DISPENSE FORNITE DAL DOCENTE E/O DISPONIBILI SUL WEB.

Principalmente didattica frontale: lezioni in aula alla lavagna, qualche lezione in laboratorio per l'utilizzo di software commerciali.

Preferibilmente in presenza. In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di circa 2 ore e da una prova orale da svolgersi nello stello appello. Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi (tipicamente da 3 a 5), finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti più teorici e la capacità degli studenti di applicare le tecniche spiegate a lezione.