Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
MATEMATICA
Insegnamento
RICERCA OPERATIVA
SC05107364, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATEMATICA
SC1172, ordinamento 2011/12, A.A. 2018/19
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Curriculum GENERALE [010PD]
Crediti formativi 8.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese OPERATIONS RESEARCH
Sito della struttura didattica http://matematica.scienze.unipd.it/2018/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
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 CARLA DE FRANCESCO MAT/09
Altri docenti ANDREA CRISTOFARI MAT/09
FRANCESCO RINALDI MAT/09

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative MAT/09 4.0
CARATTERIZZANTE Formazione modellistico-applicativa MAT/09 4.0

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
LABORATORIO 2.0 16 34.0
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
8 Ricerca Operativa - a.a. 2018/2019 01/10/2018 30/09/2019 DE FRANCESCO CARLA (Presidente)
RINALDI FRANCESCO (Membro Effettivo)
ANDREATTA GIOVANNI (Supplente)
CRISTOFARI ANDREA (Supplente)
DE GIOVANNI LUIGI (Supplente)
DI SUMMA MARCO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Opportuna, ma non necessaria, conoscenza di base della teoria della Programmazione Lineare
Conoscenze e abilita' da acquisire: Imparare a costruire e utilizzare modelli matematici per il supporto alle decisioni in ambito produttivo, logistico, finanziario. Utilizzo di pacchetti software per l'ottimizzazione su casi di studio.
Modalita' di esame: Durante il corso verrà assegnata una esercitazione di laboratorio (utilizzo di pacchetti software per l'ottimizzazione), il cui esito concorrerà alla definizione del voto finale.
Prova scritta alla fine del corso.
Prova orale facoltativa.
Criteri di valutazione: La valutazione della preparazione dello studente si baserà:
- sulla comprensione degli argomenti svolti in aula e laboratorio;
- sull'acquisizione dei concetti di carattere teorico;
- sulla capacità di utilizzare in maniera autonoma e consapevole i modelli e le metodologie risolutive proposte.
Contenuti: - Richiami di programmazione lineare.
- Modelli di programmazione lineare intera.
- Tecniche risolutive per la programmazione lineare intera: branch-and-bound, piani di taglio, generazione di colonne.
- Matrici totalmente unimodulari.
- Modelli di programmazione non lineare.
- Metodi di programmazione non lineare: metodi per problemi non vincolati e vincolati.
- Cenni a metodi di ottimizzazione per sistemi complessi.
- Pacchetti software per l'ottimizzazione.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso si baserà su lezioni frontali e laboratori.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: - Dispense fornite dal docente.
- Testi di consultazione (che però non saranno seguiti fedelmente):

M. Fischetti, Lezioni di Ricerca Operativa, Edizioni Libreria Progetto.

L. Grippo, M. Sciandrone, Metodi di ottimizzazione per la programmazione non vincolata, Springer.
Testi di riferimento: