MODELS AND METHODS FOR DECISION SUPPORT
PRESENTAZIONE
Il corso presenta una serie di modelli e metodi matematici per risolvere i problemi decisionali con particolare riferimento alla gestione di rischi naturali delle emergenze. Lo scopo di questo corso è fornire agli studenti le competenze nell'uso di una serie di modelli per la risoluzione dei problemi. In particolare, il corso considera principalmente problemi di ottimizzazione affrontati da tecniche di programmazione matematica e problemi su grafi e reti.
OBIETTIVI E CONTENUTI
OBIETTIVI FORMATIVI
Il corso consente di acquisire conoscenze su una serie di modelli e metodi di Ricerca Operativa (RO) (modelli di programmazione matematica; metodi di programmazione di numeri interi; grafici e modelli di rete) e capacità di problem solving mediante una serie di tecniche RO (formulazione di modelli di programmazione matematica e utilizzo di algoritmi di programmazione matematica; algoritmi per la risoluzione di problemi su grafici e reti).
OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO
Per quanto riguarda la programmazione matematica, l'obiettivo principale è quello di fornire agli studenti le competenze per definire il modello giusto per risolvere una serie di problemi decisionali formulandoli come problemi di ottimizzazione. In particolare, vengono presentati e applicati algoritmi di programmazione continua e a numeri interi misti e applicati a casi diversi. Tali metodi, insieme a metodi per grafi e reti, rappresentano strumenti di ottimizzazione fondamentali per le loro possibili applicazioni nella gestione del rischio naturale e delle emergenze.
Modalità didattiche
Il corso si articolerà in lezioni in aula
L'esame è costituito da una prova scritta e orale.
PROGRAMMA/CONTENUTO
Introduzione a problemi e modelli decisionali.
Problemi di ottimizzazione e condizioni di ottimalità.
Concetti di base di programmazione matematica non lineare.
Il processo di formulazione del problema mediante modelli quantitativi.
Programmazione lineare; formulazione grafica e soluzione di problemi lineari; l'algoritmo del simplesso; teoria della dualità; analisi di sensibilità.
Programmazione matematica a numeri interi e ottimizzazione combinatoria; i metodi dei cutting-planes e branch-and-bound.
Teoria dei grafi; il problema dei percorsi minimo; il problema del minimo di spanning tree. Problemi su rete; flusso di costo minimo e problemi di flusso massimo.
Alcuni concetti di ottimizzazione multi-obiettivo
Concetti di base della teoria della complessità
TESTI/BIBLIOGRAFIA
Introduction to Operations Research, 9/e
Frederick S Hillier, Stanford University
Gerald J Lieberman, Late of Stanford University
ISBN: 0073376299
McGraw-Hill Higher Education, 2010
Branzei-Dimitrov-Tijs "Models in cooperative game theory", Springer, 2008
Peters H., "Game Theory- A Multileveled Approach". Springer, 2008.
DOCENTI E COMMISSIONI
Ricevimento: Appuntamento fissabile via mail o telefono
Commissione d'esame
MARCELLO SANGUINETI (Presidente)
ROBERTO SACILE (Presidente)
MASSIMO PAOLUCCI (Presidente)
RICCARDO MINCIARDI
CHIARA BERSANI
ADRIANA SACCONE
MICHELA ROBBA
ROBERTO BRUSCHI (Presidente Supplente)
LEZIONI
Modalità didattiche
Il corso si articolerà in lezioni in aula
L'esame è costituito da una prova scritta e orale.
INIZIO LEZIONI
Come da Calendario didattico
ESAMI
Modalità d'esame
Esame scritto e orale (opzionale dopo superamento dello scritto). E' necessaria la registrazione nelle date degli appelli e contattare il docente via email.
Calendario appelli
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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07/06/2021 | 09:00 | GENOVA | Orale | |
05/07/2021 | 08:30 | GENOVA | Orale | |
16/09/2021 | 08:30 | GENOVA | Orale |