Insegnamento
RICERCA OPERATIVA 2
INL1000205, A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0521, ordinamento 2009/10, A.A. 2013/14
1087512
Crediti formativi 6.0
Denominazione inglese OPERATIONS RESEARCH 2
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile MATTEO FISCHETTI MAT/09

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 Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 6.0 48 102.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 03/03/2014
Fine attività didattiche 14/06/2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
8 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
SALVAGNIN DOMENICO (Membro Effettivo)
7 A.A. 2016/2017 01/10/2016 15/03/2018 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
SALVAGNIN DOMENICO (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
6 A.A. 2015/2016 01/10/2015 15/03/2017 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
MONACI MICHELE (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
5 A.A. 2014/2015 01/10/2014 15/03/2016 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
MONACI MICHELE (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)
01/10/2013 15/03/2015 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
MONACI MICHELE (Membro Effettivo)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)
3 2012 01/10/2012 15/03/2014 FISCHETTI MATTEO (Presidente)
MONACI MICHELE (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Ricerca Operativa 1, programmazione
Conoscenze e abilita' da acquisire: Capacità di progettare ed implementare in modo efficace algoritmi avanzati per problemi di ottimizzazione combinatoria.
Modalita' di esame: Tradizionale con homework.
Criteri di valutazione: Discussione delle tecniche e degli algoritmi oggetto del corso.
Contenuti: Sviluppo di algoritmi avanzati di ottimizzazione combinatoria e loro applicazione ad un problema prototipo (TSP). Durante il corso vengono proposti e corretti vari homework (obbligatori) che richiedono l'implementazione di tutte le techniche studiate.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Introduzione al corso e modelli per il TSP.
Rilassamento 1-albero (HW #1) e B&B ricorsivo (HW #2).
Rilassamenti per eliminazione, surrogato, lagrangiano. Problema lagr. duale con esempio.
Ottimizzazione subgradiente (HW #3).
Dualità lagrangiana e PL, convessificazione.
Dualità lagrangiana per TSP e sua relazione con modello PLI.
Confronti fra tecniche subradiente alternative per TSP.
Schema di branching O(n) per nodo (HW facoltativo).
Algoritmi euristici di tipo k-opt (HW #4).
Riduzioni basate sul costo incrementale 1-tree.
Modello di PLI per TSP e sua risoluzione mediante Cplex (HW#5).
Implementazioni avanzate basate su Cplex (HW #6).
Metodo di Miliotis ed uso delle callback di Cplex (HW #7).
Separazione dei vincoli di connessione ad ogni nodo mediate max-flow (HW #8).
Modello compatto MTZ e sua implementazione in Cplex (HW #9 facoltativo)
Euristici basati su Cplex (Local Branching, RINS, Polish, Proximity) e loro confronto computazionale (HW #10).
Scrittura di una relazione scientifica in Latex sugli algoritmi implementati e sulla loro perfomance computazionale (HW #11).
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Note distribuite dal docente
Testi di riferimento: