| OPERATIONS RESEARCH METHODS FOR NETWORK OPTIMIZATION
(obiettivi)
Fornire gli strumenti di base per modellare e risolvere un problema di decisione come programma matematico e/o come problema di ottimizzazione su reti. Lo studente è introdotto alle conoscenze di base e alle tecniche tipiche della Ricerca Operativa con particolare riferimento allo sviluppo di modelli di programmazione lineare (PL), programmazione lineare intera mista (PLI) e alcuni modelli rilevanti di ottimizzazione su reti (in particolare problemi di flusso su reti). Sono discussi concetti legati alla dualità per la PL e illustrati in dettaglio algoritmi di ottimizzazione per la PL (simplesso), algoritmi per la PLI (branch and bound) e per l'ottimizzazione su reti (massimo flusso, simplesso su reti). Una frazione significativa del corso è dedicata al disegno di modelli di PL, PLI, o su grafo per la rappresentazione di problemi di decisione che sorgono in contesti applicativi. Lo studente è incoraggiato – attraverso uso di software dedicati (fogli elettronici, linguaggi di programmazione di modelli, solutori commerciali) a verificare la coerenza e la qualità delle soluzioni dei modelli proposti. Lo sviluppo di modelli per i problemi proposti e l'implementazione per mezzo di linguaggi di modellazione e solutori, consente la verifica quantitativa della qualità delle soluzioni sviluppate dagli studenti. Parte dell'esame consiste nello sviluppo di progetti specifici in team. L'interpretazione dei risultati ottenuti (a valle della fase implementazione e computazione) costituisce una delle attività fondamentali del processo di definizione di una soluzione di un problema reale, a partire da un modello di ottimizzazione: in un lavoro di squadra questo tipo di attività obbliga lo studente a un confronto con i colleghi in cui sono stimolate le sue capacità critiche e anche dialettiche. Lo studente è esposto (attraverso il materiale didattico proposto) alla lettura di testi di riferimento non solo didattici ma anche di ricerca (articoli in riviste del settore). Viene pertanto messo in condizione di attingere a diverse fonti bibliografiche al fine di (i) acquisire nuove competenze, (ii) sapersi aggiornare in modo continuo e autonomamente, (iii) intraprendere corsi di approfondimento nell'ambito della disciplina.
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Codice
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8039560 |
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Lingua
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ENG |
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Tipo di attestato
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Attestato di profitto |
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Crediti
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9
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Settore scientifico disciplinare
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MAT/09
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Ore Aula
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90
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Ore Studio
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Attività formativa
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Attività formative affini ed integrative
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Canale Unico
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Docente
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PACIFICI ANDREA
(programma)
Plan: Basic Graph Theory Fundamental (easy) Optimization Problems on Graphs: Maximum Spanning Trees, Maximum Flow, Shortest Paths Linear Programming (LP) and Duality Algorithms for LP: Simplex methods & Interior point Methods Applications of Linear programming to the minimum cost flow problem Integer Linear Programming (ILP) Algorithms for ILP: Cutting Planes Methods and Branch & Bound Techniques Fundamental (hard) Optimization Problems on Graphs: Steiner Tree Problem; Integer Multicommodity Flows Textbooks: Lecture notes from the instructors + publicly available textbooks
 Introduction to Linear Optimization, by D. Bertsimas and Tsitsiklis, Athena Scientific 1997. Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications by J.B. Orlin, R.K. Ahuja, and T.L. Magnanti, PRENTICE HALL, 1993.
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Date di inizio e termine delle attività didattiche
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Modalità di erogazione
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Tradizionale
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Modalità di frequenza
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Non obbligatoria
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Metodi di valutazione
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Prova scritta
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