Insegnamento
METHODS AND MODELS FOR COMBINATORIAL OPTIMIZATION
INP5070470, A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA
IN2191, ordinamento 2015/16, A.A. 2016/17
1127537
Curriculum MATHEMATICAL MODELLING FOR ENGINEERING AND SCIENCE [001PD]
Crediti formativi 6.0
Denominazione inglese METHODS AND MODELS FOR COMBINATORIAL OPTIMIZATION
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale (ICEA)
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/dicea/course/view.php?idnumber=2016-IN2191-001PD-2015-INP5070470-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

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

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso
SC01122975 METODI E MODELLI PER L'OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA LUIGI DE GIOVANNI SC1176

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Discipline matematiche, fisiche e informatiche 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 01/10/2016
Fine attività didattiche 20/01/2017

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

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: