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a Ciclo Unico
INGEGNERIA
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Insegnamento
PROGRAMMAZIONE MATEMATICA
INO2043897, A.A. 2012/13

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2012/13

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
IN0524, ordinamento 2008/09, A.A. 2012/13
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese MATHEMATICAL PROGRAMMING
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MICHELE MONACI

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INO2043897 PROGRAMMAZIONE MATEMATICA MICHELE MONACI IN0527

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/09 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2012
Fine attività didattiche 26/01/2013
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2017/18 Ord.2008

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
3 A.A. 2014/2015 01/10/2014 15/03/2016 MONACI MICHELE (Presidente)
FISCHETTI MATTEO (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)
01/10/2013 15/03/2015 MONACI MICHELE (Presidente)
FISCHETTI MATTEO (Membro Effettivo)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)
1 2012 01/10/2012 30/09/2013 MONACI MICHELE (Presidente)
FISCHETTI MATTEO (Membro Effettivo)
ROMANIN JACUR GIORGIO (Supplente)
SALVAGNIN DOMENICO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti:
Risultati di apprendimento previsti: Il corso si propone di fornire gli strumenti di base di ottimizzazione, in particolare per quel che riguarda la modellazione dei problemi e la scelta degli algoritmi risolutivi più adatti.
Particolare attenzione viene riservata ad alcuni problemi rilevanti che derivano da applicazioni reali.
Contenuti: Modellazione di un problema di ottimizzazione.
Algoritmi per la soluzione di problemi di programmazione lineare e programmazione lineare intera e per problemi definiti su grafi.
Algoritmi per problemi di ottimizzazione convessa e per problemi generali di ottimizzazione non lineare.
Introduzione alla complessità computazionale.
Case study su alcuni problemi rilevanti in applicazioni reali.
Programma: Introduzione alla Programmazione Matematica.

Programmazione Lineare (PL):
Modelli di PL.
Geometria della PL.
Algoritmo del simplesso e metodo delle 2 fasi.
Degenerazione e convergenza.
Dualità in PL. Algoritmo del simplesso duale.
Applicazioni della PL.

Programmazione Lineare Intera (PLI):
Modelli di PLI.
Totale unimodularità.
Metodo dei piani di taglio.
Tecnica branch-and-bound e branch-and-cut.
Cenni di teoria della complessità computazionale.
Problemi polinomiali: modelli e metodi di risoluzione.
Problemi NP-difficili: modelli e metodi di risoluzione.
Applicazioni della PLI.


Programmazione Non Lineare (PNL):
Modelli di PNL.
Ottimizzazione non vincolata: line search, metodo del gradiente, metodo di Newton.
Ottimizzazione vincolata: rilassamento lagrangiano e problema lagrangiano duale.
Condizioni di ottimalità di Karush-Kuhn-Tucker.
Ottimizzazione convessa: proprietà ed algoritmi efficienti di risoluzione.
Applicazioni dell'ottimizzazione convessa: classificazione tramite Support Vector Machine.
Testi di riferimento:
Metodi didattici: Libri di riferimento integrati da dispense a cura del docente.
Metodi di valutazione: Esame scritto
Altro: