CLEII

Lingua Insegnamento:

ITALIANO
Testi di riferimento:

[1] R. Baldacci, M. Dell’Amico, Fondamenti di Ricerca Operativa, Pitagora Editrice Bologna (2002) (in eventuale alternativa a [2]).

[2] M. Fischetti, Lezioni di Ricerca Operativa, Ed. Libreria Progetto Padova (1999).

[3] A. Sassano, Modelli e Algoritmi della Ricerca Operativa, Ed. Franco Angeli (1999).

[4] S. Martello, M. G. Speranza, Ricerca Operativa per l'Economia e per l'Impresa, Ed. Esculapio (2012)

[5] appunti sul sito web del DEC (Dipartimento di Economia - Pescara)
Obiettivi formativi:

Il corso supporta l'obiettivo formativo del CLEF/M (Corso di Laurea in Economics and Finance - Magistrale) che riguarda l'acquisizione di competenze quantitative avanzate.
In particolare lo studente:
:: conoscerà elementi di una disciplina che prova a modellare (in termini matematici) e a risolvere problemi di ottimizzazione nella vita reale (via Excel);
:: sarà abile di: (i) riconoscere un problema di ottimizzazione nella vita reale; (ii) modellare tale problema di ottimizzazione in termini matematici (dove possibile); (iii) risolvere tale problema (via Excel).
Prerequisiti:

Nessuno
Metodi didattici:

Il corso sarà svolto con didattica frontale (con esercitazioni) e con esercizi per casa.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

Formato:

Tipo: esame scritto di 2 ore.
Struttura: 3 o 4 domande e/o esercizi.
Contenuto: domande teoriche per verificare le conoscenze, insieme a esercizi specifici per valutare le competenze nel riconoscere, modellare e risolvere problemi di ottimizzazione.

Punteggio:

Esame Scritto: ogni domanda/esercizio vale 7,5 o 10 punti (a seconda del numero totale di quesiti).
Esame Orale (Opzionale): può essere richiesto sia dallo studente che dal docente per ulteriori verifiche; Può aumentare o diminuire il voto dello scritto di un massimo di 5 punti.
Sostenibilità:
Altre Informazioni:

Il corso: (i) mostra come diversi problemi della vita reale possono essere modellati in termini matematici con riferimento a una fascia basilare di problemi di ottimizzazione; (ii) per tale fascia basilare di problemi di ottimizzazione, introduce sia cenni di teoria (programmazione lineare, programmazione lineare intera) sia cenni di metodologia per la loro risoluzione (anche via Excel); (iii) focalizza alcuni specifici problemi di ottimizzazione.

MODULO 1 (6 cfu):
Introduzione: programmazione matematica, programmazione lineare.
Modelli: modelli di programmazione lineare (intera).
Cenni su Programmazione Lineare: geometria della programmazione lineare (vertici e soluzioni base), metodo del simplesso; dualità in programmazione lineare: problema duale, proprietà fondamentali, interpretazione economica.
Cenni su Programmazione Lineare Intera: unimodularità, metodo del branch and bound.
Risoluzione di problemi di programmazione lineare (intera) con Excel.
Casi particolari con soluzioni alternative:
- problema del cammino di costo minimo: algoritmo di Djikstra;
- problema della pianificazione di progetti: metodo PERT;
- problema del massimo flusso: algoritmo di Ford-Fulkerson;
- problema della programmazione della produzione: metodo di Wagner-Whitin;
- problema della localizzazione di impianti: algoritmi di ricerca locale.

MODULO 2 (3 cfu):
Introduzione: richiami del Modulo 1.
Alcuni esempi: caricamento di un camion; bilanciamento di carico fra camion; utilizzo del minor numero di camion; rete di distribuzione (ridefinizione); rete di servizio (ridefinizione); rete di fornitura (ridefinizione); un viaggio in autostrada.
Problema del minimo albero ricoprente (Minimum Spanning Tree - MST).
Il problema dei trasporti: due generalizzazioni.
Il problema del commesso viaggiatore (Traveling Salesman Problem - TSP).
Il problema della distribuzione (Vehicle Routing Problem - VRP).
Simulazioni tramite Excel.