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Ricerca Operativa 2
OPERATIONS RESEARCH 2
Ferdinando Pezzella

Sede Ingegneria
A.A. 2015/2016
Crediti 9
Ore 72
Periodo I
Lingua ITA

Prerequisiti
PROGRAMMAZIONE LINEARE

Risultati di apprendimento attesi
Scopo del corso è fornire strumenti avanzati che si basano su modelli e metodi di ottimizzazione per risolvere problemi decisionali. Lo studente imparerà a formulare problemi decisionali di gestione della produzione mediante modelli di programmazione intera e di ottimizzazione su reti.

Programma
- Problemi di ottimizzazione non vincolata - Problemi di ottimizzazione vincolata: vincoli di eguaglianza - Problemi di trasporto : modello matematico, proprietà della matrice A, metodo del simplesso - Problemi di assegnamento : modello matematico, metodo ungherese - Problemi di ottimizzazione su reti:percorso ottimo, minimo albero ricoprente, PERT - Problema del massimo flusso: modello matematico, algoritmo di Ford e Fulkerson - Problema di flusso a minimo costo: proprietà della matrice A, simplesso su rete - Modelli di programmazione lineare intera - Metodo duale del simplesso - Metodo dei piani di taglio di Gomory - Algoritmi di branch e bound - Applicazioni della programmazione lineare intera a problemi di gestione della produzione - Applicazioni della programmazione lineare intera a problemi di gestione della logistica - Modelli di ottimizzazione combinatoria ed applicazioni - Problema del commesso viaggiatore - Problemi di routing dei veicoli - Problemi dello zaino - Software LINGO (Linear INteractive Global Optimization) e Risolutore di EXCEL

Modalità di svolgimento dell'esame
METODI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti si articola in una prova orale che consiste: - nella presentazione e discussione di una tesina individuale su argomenti trattati durante il corso. Nella tesina lo studente dovrà mostrare di saper utilizzare un software di ottimizzazione per la risoluzione di problemi di gestione della produzione e della logistica ; - nella discussione di uno o due temi trattati durante il corso. Presentazione di una tesina e prova orale

CRITERI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
Per superare la valutazione dell'apprendimento, lo studente deve dimostrare di aver compreso gli argomenti trattati durante il corso, tra cui: - problema dei trasporti e problemi di assegnamento - modelli matematici e relativi metodi risolutivi di alcuni dei più significativi problemi di ottimizzazione su rete - tecniche reticolari di gestione dei progetti; - modelli matematici e relativi metodi risolutivi per la risoluzione di problemi di programmazione lineare intera - applicazioni aziendali della programmazione lineare intera - risoluzione al calcolatore di modelli di gestione della produzione mediante il software Lingo ed il Risolutore di Excel.

CRITERI DI MISURAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
Lo studente dovrà durante le esercitazioni numeriche manifestare capacità a saper modellizzare e risolvere problemi reali di gestione aziendale mediante l'utilizzo di software di ottimizzazione e l'implementazione di metodi euristici .

CRITERI DI ATTRIBUZIONE DEL VOTO FINALE
L'esito della valutazione è positivo se lo studente raggiunge la sufficienza, pari a diciotto punti, nella presentazione della tesina e nella parte teorica dell'orale. La valutazione pari a trenta punti è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti trattati durante il corso e una buona capacità di risolvere problemi di ottimizzazione. La lode è riservata agli studenti che abbiano dimostrato una particolare chiarezza nella esposizione orale e sviluppato programmi di calcolo efficienti per la risoluzione di problemi di ottimizzazione.

Testi consigliati
- Materiale didattico fornito dal docente - F. Pezzella, E. Faggioli, Ricerca Operativa: problemi di gestione della produzione, Pitagora Editrice, Bologna

Corsi di laurea

• Ingegneria Informatica e dell'Automazione (Corso di Laurea Magistrale (DM 270/04))