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SUISS - Struttura Didattica Speciale in Scienze strategiche

Scuola Universitaria Interdipartimentale in Scienze Strategiche (SUISS)

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Oggetto:
Oggetto:

DISCIPLINE SCIENTIFICHE AVANZATE - MOD. II - RICERCA OPERATIVA

Oggetto:

ADVANCES IN SCIENTIFIC DISCIPLINES - Module II - Operational Research

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
CPS0716A
Docenti
Prof. Roberto Aringhieri (Titolare del corso)
Prof. Andrea Cesare Grosso (Titolare del corso)
Corso di studio
[f055-c702] Laurea in Scienze Strategiche e della Sicurezza
[f055-c702LOG] Laurea in Scienze Strategiche e della Sicurezza (Percorso Logistico)
Anno
3° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
5
SSD attività didattica
MAT/09 - ricerca operativa
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto ed orale
Tipologia unità didattica
modulo
Insegnamento integrato
DISCIPLINE SCIENTIFICHE AVANZATE (CPS0716)
Prerequisiti

Nozioni di base di algebra lineare. Ragionamento astratto.


Basic notions of linear algebra. Abstract reasoning.
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Avvisi

Aule attività didattiche L III anno (studenti civili) - settimana dal 30 gennaio al 03 febbraio 2023
Oggetto:

Obiettivi formativi

Lo studente dovrà acquisire la capacità di produrre un modello di programmazione lineare a partire dall'enunciato di un problema di ottimizzazione in linguaggio naturale. Dovrà inoltre acquisire la padronanza degli algoritmi fondamentali

The student is expected to be able to develop a (simple) linear program from the statement of an optimization problem given in natural language. The student is also expected to master the basic algorithms of linear programming.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Lo studente dovrà essere in grado di costruire semplici modelli di programmazione lineare e conoscere le principali tecniche per la loro risoluzione.

The student should be able to produce simple linear programs and apply some basic algorithm.

Oggetto:

Programma

Programmazione lineare. Tecniche di modellazione; problemi di budget/mix, problemi min-max e max-min, uso di variabili intere e binarie, vincoli logici, tecnica del big-M. Metodo grafico e simplesso. Modeli e algoritmi per problemi di flusso. Cenni di branch and bound.

Linear Programming. Modeling techniques, budget/mix problems, min-max and max-min  problems, use of binary variables, logical constraints, big-M technique. The garphical method and the simplex method. Flow models and algorithms. Branch and bound (sketch).

Oggetto:

Modalità di insegnamento

Lezioni tradizionali in aula ed esercitazioni.

Regular classes with lessons and exercise sessions

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto con orale integrativo a richiesta.

Written exam, with oral integration on demand.

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Appunti forniti dai docenti.

Per approfondimenti: 

RJ Vanderbei, "Linear programming: foundations and extensions"

Lecture notes provided by the instructors.

For further reading: 

RJ Vanderbei, "Linear programming: foundations and extensions"

 



Oggetto:

Orario lezioniV

GiorniOreAula
Lunedì9:00 - 12:00
Giovedì10:00 - 13:00

Lezioni: dal 16/01/2023 al 17/03/2023

Nota: L'aula di svolgimento delle attività sarà pubblicata settimanalmente nella sezione della Home Page "Attività Didattiche".

Le lezioni del giovedì si svolgeranno fino al 16/02/2023.

Registrazione
  • Aperta
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 14/09/2022 17:27
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