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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
INFORMATICA
Insegnamento
METODI E MODELLI PER L'OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA
SC01122975, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INFORMATICA
SC1176, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese METHODS AND MODELS FOR COMBINATORIAL OPTIMIZATION
Sito della struttura didattica http://informatica.scienze.unipd.it/2017/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile LUIGI DE GIOVANNI MAT/09
Altri docenti MARCO DI SUMMA MAT/09

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso
INP5070470 METHODS AND MODELS FOR COMBINATORIAL OPTIMIZATION LUIGI DE GIOVANNI IN2191

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/09 6.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
ESERCITAZIONE 0.5 4 8.5 Nessun turno
LABORATORIO 1.5 12 25.5 Nessun turno
LEZIONE 4.0 32 68.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018

Syllabus
Prerequisiti: Elementi di ricerca operativa, elementi di programmazione lineare, elementi di base di programmazione.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Uso di metodologie avanzate di supporto alle decisioni per la modellazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione
combinatoria. Il corso intende fornire strumenti matematici e algoritmici per la soluzione di problemi pratici di ottimizzazione con l'utilizzo dei pacchetti software e delle librerie di ottimizzazione più diffusi.
Modalita' di esame: Esame orale sui contenuti del corso. Realizzazione facoltativa di un progetto individuale sulla soluzione di un problema, reale o realistico, di ottimizzazione combinatoria (definizione del problema, modellazione, applicazione di un metodo di soluzione esatto e/o euristico).
Criteri di valutazione: L'esame verifica il livello di apprendimento degli argomenti svolti e la capacita` dello studente di applicarli per la soluzione di problemi reali di ottimizzazione combinatoria.
Contenuti: 1. Approfondimenti e applicazioni di Programmazione Lineare e dualità : metodo del simplesso primale-duale, tecniche di generazione di colonne, applicazioni a problemi di ottimizzazione su grafo.
2. Metodi avanzati di Programmazione Lineare Intera (PLI): Branch & Bound e tecniche di rilassamento, formulazioni alternative di modelli PLI, metodo dei piani di taglio e tecniche di Branch & Cut, applicazioni ad esempi notevoli: commesso viaggiatore, problemi di localizzazione, problemi di network design etc.
3. Meta-euristiche di Ottimizzazione Combinatoria: ricerca di vicinati e varianti, algoritmi evolutivi.
4. Applicazione di metodi di modellazione e ottimizzazione su grafo.
5. Laboratori: utilizzo di software e librerie di ottimizzazione.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: L'insegnamento prevede lezioni frontali, esercitazioni in laboratorio e discussione di esempi notevoli. Le esercitazioni in laboratorio consistono nell'implementazione di algoritmi di ottimizzazione combinatoria sia esatti (con l'uso di librerie di programmazione lineare intera) sia euristici).
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Dispense fornite dal docente. Articoli scientifici.
Testi di riferimento: