Politecnico di Torino | |||||||||||||||||
Anno Accademico 2017/18 | |||||||||||||||||
08CESNL, 08CESNM, 08CESQR Ricerca operativa |
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Corso di Laurea in Ingegneria Della Produzione Industriale - Torino/Athlone Corso di Laurea in Ingegneria Della Produzione Industriale - Torino/Barcellona Corso di Laurea in Ingegneria Della Produzione Industriale - Torino/Nizza |
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Presentazione
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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Risultati di apprendimento attesi
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. |
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Informatica, nozioni base di analisi matematica
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Programma
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 |
Organizzazione dell'insegnamento
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. |
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
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. |
Criteri, regole e procedure per l'esame
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 |
Orario delle lezioni |
Statistiche superamento esami |
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