Università degli Studi di Pisa
Specifica dell’insegnamento di RICERCA OPERATIVA
DocenzaDipartimento di Matematica Applicata
Tel.: 050/500065
Fax: 050/49344
e-mail: pappalardo@dma.unipi.it
WEB: http://www.docenti.ing.unipi.it/~d6137
Dipartimento di Matematica Applicata
Tel.: 050/500065
Fax: 050/49344
e-mail: c.antoni@ing.unipi.it
WEB: http://www.docenti.ing.unipi.it/~o16137
Le finalita' del corso sono :
· preparare gli allievi ad avere la capacita’ di costruire un modello matematico di ottimizzazione di processi decisionali a risorse limitate;
· fornire agli allievi una professionalità spendibile in ogni azienda che preveda di dotarsi di un software matematico per il supporto alle decisioni aziendali;
· fornire gli allievi ad una visione integrata e gestibile con idonei software delle fasi di formulazione del problema, introduzione di un opportuno modello di programmazione matematica, costruzione di un algoritmo risolutivo, analisi dei dati e dei risultati (distinzione tra algoritmo euristico e algoritmo corretto).
Obiettivo del corso e' portare lo studente a:
· conoscere e sapere correttamente scegliere e gestire i principali algoritmi di programmazione matematica (del simplesso, del flusso massimo, dei cammini minimi) che si possono impiegare in azienda, sia nei loro fondamenti teorici, sia negli aspetti descrittivi, sia negli aspetti informatici ed applicativi.
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Pre requisiti (in ingresso) |
Insegnamenti fornitori |
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Algebra lineare: basi, lineare dipendenza, prodotti scalari |
Matematica |
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Algebra delle matrici (prodotto vettore matrice, prodotto matrice-matrice, rango, determinanti) |
Matematica |
Sistemi lineari |
Matematica |
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Conoscenze di base di matematica (geometria analitica elementare,etc) |
Matematica della scuola media superiore e precorso |
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Conoscenze elementari dell’uso di un personal computer |
Informatica |
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Competenze minime (in uscita) |
Insegnamenti fruitori |
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Saper riconoscere problemi aziendali di decisioni ottime a risorse limitate.Saperne costruire il relativo modello matematico. |
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Essere in grado di saper scegliere l’algoritmo risolutivo giusto per i problemi sopra citati. |
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Conoscere il software adatto che implementa gli algoritmi risolutivi. |
La metodologia didattica impiegata consiste in:
· lezioni ed esercitazioni in aula;
· esercitazioni nei laboratori presso il Centro di Calcolo della Facoltà;
· uso di software scientifico necessario per poter sostenere l'esame;
· compiti in itinere per autovalutazione.
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Argomento |
Lezioni A |
Esercit. B |
Totale Ore di Carico Didattico |
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Problemi aziendali decisionali ottimi a risorse limitate: dati, variabili, obiettivi, vincoli. |
6 |
1 |
21 |
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Programmazione lineare: fondamenti teorici ed esempi. Teoria della dualità. Algoritmo del simplesso: correttezza, complessità, versatilità, efficienza. |
12 |
3 |
45 |
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Grafi e reti per la modellizzazione di problemi di flussi di distribuzione di merci, servizi. Aspetti logistici. |
3 |
1 |
12 |
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Risoluzione dei problemi sulle reti: per ispezione diretta, matriciale, algoritmica. Osservazioni teoriche. |
6 |
2 |
24 |
Problemi a variabili intere (indivisibili): questioni teoriche ed algoritmi risolutivi. |
5 |
1 |
18 |
Software scientifico: Matlab e suoi cloni. |
2 |
6 |
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Totale |
32 |
10 |
126 |
I testi base consigliati per il corso sono:
M.Pappalardo: Lezioni di Programazione Matematica, Servizio Editoriale Universitario, Pisa, edizione 2001.
Hillier-Liebermann: Introductions to Operations Research, McGraw-Hill, 1999.
Per ulteriori approfondimenti e’ consigliato:
A.Sassano: Modelli ed algoritmi della Ricerca Operativa, Franco Angeli, 1999.
L'esame si svolge , di norma, come segue :
a) risoluzione scritta di uno o piu’ problemi di decisione ottima oppure serie di risposte scritte ad un questionario. E' possibile usare qualunque materiale didattico e calcolatrice non personal computer portatili;
b) risoluzione di un problema con uso di software scientifico;
c) alcune domande sul programma del corso.
Il mancato superamento della prova a) non permette la prosecuzione dell'esame. L’esito positivo della prova scritta vale solo nella sessione in cui e’ stata sostenuta.
Il voto finale tiene conto sia della preparazione raggiunta dal candidato (sulla base della parte scritta e di quella orale) sia della capacita’ di utilizzo di software scientifico per la risoluzione di un problema.