Servizi per la didattica
PORTALE DELLA DIDATTICA

Operations research

07CESPL, 07CESMQ, 07CESPI

A.A. 2019/20

Course Language

Italian

Course degree

1st degree and Bachelor-level of the Bologna process in Ingegneria Gestionale - Torino
1st degree and Bachelor-level of the Bologna process in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
1st degree and Bachelor-level of the Bologna process in Ingegneria Gestionale - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 50
Esercitazioni in aula 30
Teachers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Della Croce Di Dojola Federico - Corso 1 Professore Ordinario MAT/09 40 30 0 0 22
Della Croce Di Dojola Federico - Corso 2 Professore Ordinario MAT/09 40 0 0 0 22
Salassa Fabio Guido Mario - Corso 3   Professore Associato MAT/09 20 0 0 0 4
Teaching assistant
Espandi

Context
SSD CFU Activities Area context
MAT/09 8 A - Di base Matematica, informatica e statistica
Valutazione CPD 2019/20
2018/19
La Ricerca Operativa consiste nella costruzione di modelli razionali per la rappresentazione di problemi complessi e dei relativi algoritmi risolutivi. Il corso si propone di dotare lo studente degli strumenti di base per modellizzare e risolvere una serie di problemi propri dell'ingegneria. Il corso si propone inoltre, quando il contesto lo richiede e la situazione problematica e informativa lo permette, di sintetizzare adeguatamente gli elementi necessari ad affrontare problemi decisionali.
Operations Research consists in building up rational models for the representation of complex problems and in devising the related solution algorithms. The course intends to provide the student the basic tools to model and solve various complex engineering problems. Further objective of the course is to be able to adequately synthesize the necessary elements when coping with decisional problems.
Alla conclusione del corso lo studente deve conoscere un insieme di metodi e comprenderne l'uso in contesti differenti. Inoltre, deve essere in grado di a) strutturare problemi di media complessità, selezionare un particolare metodo di risoluzione per il problema considerato e applicarlo al problema stesso; b) utilizzare strumenti software per risolvere problemi di maggiore complessità.
At the end of the course the student must know a set of methods, understand the use of the methods in different problem contexts and must be able to a) structure singular problems of medium complexity, choose a particular method in relation to the characteristics of the problem, and use that method in the right way; b) use software tools to deal with more complex problems.
Elementi di algebra lineare.
Elements of linear algebra
Programmazione Lineare: problemi e modelli; soluzioni di base; metodo del simplesso. Dualità: modelli primali e duali e loro proprietà. Analisi di sensibilità. Problemi e algoritmi su grafo. Programmazione Lineare Intera. Cenni di complessità computazionale Cenni di Programmazione multiobiettivi. Elementi di Analisi multicriteri e metodi di Surclassamento.
Linear programming: problems and models; base solutions; simplex method. Duality: primal and dual models and their properties. Sensitivity analysis. Integer linear programming. Problems that can be represented and solved as a network and graph theory algorithms. Elements of computational complexity. Elements of Multiobjective optimisation. Elements of Multi-criteria analysis for the decision aid and outranking methods
Le esercitazioni seguono gli argomenti delle lezioni.
The exercise classes are related to the topics presented in the course.
I testi, scelti tra quelli elencati, saranno comunicati a lezione dal docente titolare dell’insegnamento. Testi/dispense di riferimento per l’insegnamento - R. Tadei, F. Della Croce (2005), Elementi di Ricerca Operativa, Esculapio, Bologna - R. Tadei, F. Della Croce, A. Grosso (2005), Fondamenti di Ottimizzazione, Esculapio, Bologna. - M.F. Norese (2014), Strumenti di supporto alla decisione e metodi di analisi multicriteri. (dispense disponibili in rete). Testi/dispense consigliati per l’approfondimento - D.G. Luenberger, Y. Ye (2008), Linear and Non Linear Programming, Addison Wesley - https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf - C.H. Papadimitriou, K. Steiglitz (1982), Combinatorial Optimization. Algorithms and Complexity, Prentice Hall. - P. Vincke (1992), Multicriteria decision-Aid, Wiley, Chichester. - L.A. Wolsey (1999), Integer Programming and Combinatorial Optimization, Wiley.
Textbooks that contain the topics presented in the course are: - R. Tadei, F. Della Croce (2005), Elementi di Ricerca Operativa, Esculapio, Bologna - R. Tadei, F. Della Croce, A. Grosso (2005), Fondamenti di Ottimizzazione, Esculapio, Bologna. - M.F. Norese (2014), Strumenti di supporto alla decisione e metodi di analisi multicriteri. (dispense disponibili in rete). Reference textbooks that contain part of the topics presented in the course are among others: - D.G. Luenberger, Y. Ye (2008), Linear and Non Linear Programming, Addison Wesley - https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf - C.H. Papadimitriou, K. Steiglitz (1982), Combinatorial Optimization. Algorithms and Complexity, Prentice Hall. - P. Vincke (1992), Multicriteria decision-Aid, Wiley, Chichester. - L.A. Wolsey (1999), Integer Programming and Combinatorial Optimization, Wiley.
Modalità di esame: Prova scritta (in aula);
Exam: Written test;
Docente: Maria Franca Norese. L'esame consiste in una prova scritta della durata di due ore e relativa a tutti gli argomenti presentati a lezione. Una prima parte, della durata di circa un ora, comprende solo esercizi numerici di applicazione della teoria, con cui lo studente pu dimostrare di conoscere i metodi proposti e di saperli utilizzare in relazione a problemi di complessit ridotta. La seconda parte, che inizia dopo la consegna del lavoro effettuato nella prima, dura ancora circa un ora e comprende due soli esercizi di modellistica e analisi dei risultati dell applicazione dei metodi, in relazione a problemi di media complessità. Testi ed appunti possono essere utilizzati durante entrambe le prove. Il voto finale puo' arrivare sino a 30/30 e lode e consiste della somma dei voti delle due parti, ognuna contribuendo per circa il 50%.
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Written test;
Teacher: Maria Franca Norese The final exam is a written test in relation to all the topics presented during the course. It is composed by two different parts. The first part lasts around one hour and includes only numerical exercises of method application. The student has to demonstrate knowledge of the proposed methods and of their use in relation to problems of limited complexity. The second part, which starts after the delivering of the work made in the first part, lasts around one hour and includes only two exercises of modelling and result analysis, in relation of problems that present some elements of complexity. Texts and personal documentation can be used during both the parts of the written exam. The final score can arrive to 30/30 with Laude. It is obtained by summing the results of the first and the second part, each one contributing in terms of approximately 50% of the final score.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
Esporta Word


© Politecnico di Torino
Corso Duca degli Abruzzi, 24 - 10129 Torino, ITALY
Contatti