Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
MATEMATICA
Insegnamento
RICERCA OPERATIVA
SC05107364, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
MATEMATICA
SC1172, ordinamento 2011/12, A.A. 2019/20
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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/2019/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 LUIGI DE GIOVANNI 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 30/09/2019
Fine attività didattiche 18/01/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

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: Prova scritta (questa informazione potrebbe venire aggiornata quando sarà individuato il docente dell'insegnamento)
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: