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Ricerca operativa

08CESNL, 08CESNM, 08CESQR

A.A. 2018/19

2018/19

Ricerca operativa

Il corso ha lo scopo di fornire i concetti di base ed i metodi per la formulazione, modellizzazione e risoluzione di problemi nell'ambito della gestione di organizzazioni complesse. Scopo del corso è permettere agli studenti di costruire un modello formale di un problema di gestione, risolverlo e presentarlo al loro committente.

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The aim of this course is to give the basic knowledge of the methods and algorithms for modeling and solving problems arising in complex systems management. In particular, at the end of the course, the students will be able to build a formal model of a management and production problem, solve it and present the results to a hypothetical stakeholder.

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Conoscenza dei concetti di base e dei metodi per la formulazione, modellazione matematica e risoluzione di problemi nell'ambito della gestione di organizzazioni complesse; Capacità di applicare metodi matematici per modellare, analizzare e risolvere, anche con l’ausilio di strumenti informatici, problemi di gestione di organizzazioni complesse. Miglioramento delle capacità di presentazione dei risultati.

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Expected knowledge: Methods and algorithms for modeling and solving constrained optimization problems. How to use linear continuous and integer programming and develop the most suitable solution method to solve a given problem. Expected skills: Apply linear programming mathematical methods for modeling, evaluate and analyze management and production problems. Advance in their dissemination skills.

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Informatica, nozioni base di analisi matematica

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Basic computer skills and mathematical analysis

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Il corso tocca diversi ambiti relativi alla Ricerca Operativa e della Management Science. In dettaglio, i principali argomenti trattati sono i seguenti: - Modelli di Programmazione Lineare (PL) e Programmazione Lineare Intera (PLI) - Programmazione Lineare (PL) - Teoria della Dualità - Uso della PL e della dualità come strumento di supporto alla decisione in ambito produttivo - Metodi di benchmark di tipo Data Envelope Analisys - Metodi di risoluzione per problemi di PLI

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The course considers different topics of Operations Research and Managment Science. In details, the main subjects are: - Linear Programming (LP) and Mixed Integer Programming (MIP) models - Linear Programming algorithms - Duality - Usage of LP and duality as decision support tools - Benchmark methods: Data Envelope Analysis - MIP algorithms and methods

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Il corso prevede la partecipazione attiva degli studenti, sia a livello individuale, sia a livello di gruppo. Il corso integra ore di lezione frontale e di esercitazione, suddivise orientativamente in 60% e 40% delle ore totali. The esercitazioni sono proposte in aula ed approfondiscono le lezioni teoriche. Case study saranno proposti agli studenti al fine di contestualizzare le nozioni. Gli studenti, organizzati in gruppi di massimo 3 componenti, sviluppano un case study assegnato dal docente. I risultati della risoluzione di tale problema sono quindi presentati da ogni gruppo in aula.

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The course integrates teaching hours and hours of practice, to the extent of about 60% and 40% of the course, respectively. The exercises are carried out in the classroom and follow the lecture topics. Students are requested to form groups and prepare an assignment during the course. The assignment consists of solving a given optimization problem. The assignment results will be presented by each group to the whole class at the end of the course.

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Testi utilizzati per l’insegnamento: R. Tadei, F. Della Croce, Elementi di Ricerca Operativa, Progetto Leonardo, Editrice Esculapio, Bologna, 2010. M. Ghirardi, A. Grosso, G. Perboli, Esercizi di Ricerca Operativa, Progetto Leonardo, Editrice Esculapio, Bologna, 2009. Altro materiale didattico, assieme ad esempi di esami precedenti, è disponibile sul portale della didattica. Testi consigliati per approfondimenti: H. P. Williams, Model building in Mathematical Programming, 4th ed., Wiley, 1999. H. P. Williams, Logic and Integer Programming, Springer, 2009.

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Books used for teaching: R. Tadei, F. Della Croce, Elementi di Ricerca Operativa, Progetto Leonardo, Editrice Esculapio, Bologna, 2010. M. Ghirardi, A. Grosso, G. Perboli, Esercizi di Ricerca Operativa, Progetto Leonardo, Editrice Esculapio, Bologna, 2009. Other teaching materials, along with examples of previous exams, is available on the course website. Recommended books for further information: H. P. Williams, Model building in Mathematical Programming, 4th ed., Wiley, 1999. H. P. Williams, Logic and Integer Programming, Springer, 2009.

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Modalità di esame: Prova scritta (in aula); Prova orale obbligatoria; Progetto di gruppo;

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L'esame prevede una prova di accertamento individuale in forma scritta delle competenze acquisite mediante domande teoriche ed esercizi, un lavoro di analisi e soluzione di un problema realistico da svolgersi in gruppo (gruppi di massimo tre persone) e degli accertamenti periodici durante il corso, sempre da svolgersi in gruppo. Il voto finale è dato quindi dalle seguenti componenti: - Accertamento individuale (scritto): massimo 11 punti, minimo 4 punti per passare l’accertamenti, non è ammesso l’uso di appunti o libri - Lavoro di gruppo (scritto): massimo 10 punti - Presentazione del lavoro (orale): massimo 6 punti - Accertamento mid-term (scritto): massimo 2 punti - Lettura e commento di un articolo (scritto): massimo 2 punti

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Exam: Written test; Compulsory oral exam; Group project;

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The assessment is composed by an individual written test, a workgroup covering the solution of a realistic problem and periodical assessments during the course. The groups are made by 4 students at most. In details, the final grade is computed as follows: - Individual written test: 55% of the final grade - Workgroup: 40% of the final grade - Periodic group assessments: 5% of the final grade

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