Il corso si propone di dotare gli studenti degli strumenti di base per modellare e risolvere problemi di programmazione matematica propri delle Scienze dell'Ingegneria.
La modellazione del problema consiste nell'individuazione di una funzione obiettivo da minimizzare o massimizzare e dei relativi vincoli, mentre la risoluzione del problema consiste nella ricerca del minimo o del massimo della funzione obiettivo nel rispetto dei vincoli e richiede l'utilizzo di opportuni algoritmi di calcolo.
Le competenze acquisite dagli studenti consistono nella capacitą di "problem solver" per problemi della Ingegneria e nella conoscenza ed utilizzo dei pił efficienti software di ottimizzazione oggi disponibili.

1. Programmazione lineare: problemi e modelli, metodo del simplesso, dualitą.
2. Flussi su reti: concetti fondamentali sui grafi, problema dei trasporti, problema del cammino di costo minimo, problema del flusso massimo.
3. Elementi di Programmazione lineare intera e Ottimizzazione combinatoria: metodi esatti - Branch and Bound - e metodi euristici - Algoritmi greedy, Tabu Search, Simulated Annealing, Algoritmi Genetici.

Le esercitazioni seguono gli argomenti delle lezioni. Nei laboratori gli studenti utilizzano direttamente i software di ottimizzazione oggi disponibili per risolvere problemi reali.

D.J. Luenberger, Introduction to Linear and Nonlinear Programming, Addison Wesley, 1984.

M. Minoux, Mathematical Programming. Theory and Algorithms, Wiley, 1986.

M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis. Linear Programming and Network Flows, Wiley, 1977.

R.K. Ahuja, T.L. Magnanti, J.B. Orlin. Network Flows, Prentice Hall, 1993.