Corso | Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni |
Curriculum | Curriculum unico |
Orientamento | Reti ed applicazioni |
Anno Accademico | 2018/2019 |
Crediti | 6 |
Settore Scientifico Disciplinare | MAT/09 |
Anno | Secondo anno |
Unità temporale | Secondo semestre |
Ore aula | 48 |
Attività formativa | Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) |
Docente | MARIANTONIA COTRONEI |
Obiettivi | Il corso si propone di: presentare i principali metodi della Ricerca Operativa come strumenti per modellare e risolvere problemi di decisione; sviluppare la capacità dello studente di creare il modello matematico di un problema reale di ottimizzazione e di individuare l'algoritmo risolutivo. |
Programma | INTRODUZIONE ALLA RICERCA OPERATIVA Introduzione ai problemi di ottimizzazione e loro formulazione come modelli matematici. La programmazione matematica. Esempi applicativi. PROGRAMMAZIONE LINEARE Generalità sulla programmazione lineare. Geometria della PL. Vertici e soluzioni di base. Algoritmo del simplesso: test di ottimalità, metodo delle due fasi, convergenza e degenerazione. Problema duale. Algoritmo del simplesso duale. PROGRAMMAZIONE LINEARE INTERA Formulazione generale. Il problema dei trasporti. Algoritmo Cutting Plane. Tagli di Gomory. Algoritmo branch and bound. Il problema dello zaino. OTTIMIZZAZIONE SU GRAFI Grafi orientati e non orientati e loro rappresentazioni. Alberi di costo minimo: algoritmo di Kruskal e algoritmo di Prim. Problemi di cammino minimo: algoritmo di Dijkstra e algoritmo di Floyd-Warshall. Problemi di flusso. Problema max-flow/min-cut. Algoritmo di Ford-Fulkerson. PROGRAMMAZIONE NON LINEARE Classi di problemi non lineari. Funzioni convesse e condizioni di esistenza di soluzioni ottimali. Condizioni di ottimalità per problemi non vincolati. Metodi di discesa. Condizioni di Wolfe. Algoritmi di line search: bisezione, sezione aurea, metodo di Armijo. Algoritmi per l’ottimizzazione non vincolata: metodo del gradiente, metodo di Newton, metodo quasi-Newton, metodo del gradiente coniugato. Condizioni di ottimalità per problemi vincolati. Condizioni di Karush-Kuhn-Tucker. Cenni sui metodi di ottimizzazione non lineare vincolata: caso della programmazione quadratica, metodi di penalità, metodo dei lagrangiani aumentati, metodi SQP. |
Testi docente | A. Colorni, Ricerca Operativa, Zanichelli. M. Fischetti, Lezioni di Ricerca Operativa, Edizioni Libreria Progetto, Padova. F.S. Hillier, G.L. Lieberman, Introduzione alla Ricerca Operativa, Franco Angeli Editore. C. Vercellis, Ottimizzazione: Teoria, metodi, applicazioni, McGraw-Hill. F. S. Hillier and G. J. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw-Hill |
Erogazione tradizionale | Sì |
Erogazione a distanza | No |
Frequenza obbligatoria | No |
Valutazione prova scritta | No |
Valutazione prova orale | Sì |
Valutazione test attitudinale | No |
Valutazione progetto | Sì |
Valutazione tirocinio | No |
Valutazione in itinere | No |
Prova pratica | No |
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