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Ricerca operativa

07CESPL, 07CESMQ, 07CESPI

A.A. 2019/20

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 50
Esercitazioni in aula 30
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Della Croce Di Dojola Federico - Corso 1 Professore Ordinario MATH-06/A 40 30 0 0 24
Della Croce Di Dojola Federico - Corso 2 Professore Ordinario MATH-06/A 40 0 0 0 24
Salassa Fabio Guido Mario - Corso 3   Professore Associato MATH-06/A 20 0 0 0 6
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
MAT/09 8 A - Di base Matematica, informatica e statistica
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.
Elementi di algebra lineare.
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.
Le esercitazioni seguono gli argomenti delle lezioni.
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.
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.
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