Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
ANDREA PIZZUTI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT09] INGEGNERIA GESTIONALE First Cycle Degree (3 years) - [IT09] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2020-2021
Anno regolamentoAnno regolamento: 2018-2019
Crediti: 3
Ore di lezioneTeaching hours: 24
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/09 - RICERCA OPERATIVA
Italiano
Italian
Programmazione lineare (intera)
(Integer) Linear programming
24 ore di lezioni frontali
24 hours of frontal lessons
L’insegnamento fornisce competenze necessarie per utilizzare strumenti automatici di ottimizzazione e (linguaggi algebrici di modellazione matematica e
solutori di modelli di programmazione lineare e lineare intera), con particolare attenzione allo sviluppo di modelli di gestione della produzione e della logistica interna e esterna e in generale alla soluzione di problemi propri dell'Ingegneria Industriale.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di individuare i modelli e i metodi più appropriati per identificare, analizzare e risolvere i problemi di decisione e di ottimizzazione discreta nell'ambito della gestione della produzione e della logistica.
Competenze trasversali.
La soluzione (ottenuta individualmente o in gruppo) di un caso di studio e la discussione della metodologia utilizzata consentirà di migliorare le capacità di analisi, sintesi e di problem solving nonché le abilità comunicative. L'autonomia di giudizio verrà potenziata dalla necessità di individuare gli approcci più appropriati al contesto applicativo analizzato.
Knowledge and Understanding.
The course provides the skills required for using automated tools for discrete optimization (algebraic languages for mathematical modelling and solvers of linear and integer linear programs), with a focus on the development of production and internal and external logistics management models, and in
general to the solution of problems inherent in Industrial Engineering.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to identify the most appropriate models and methods for recognizing, analyzing and solving decision and discrete optimization problems arising in the management of production and logistics.
Transversal Skills.
The solution (obtained individually or in groups) of a case study and the discussion of the used methodology will improve the skills of analysis, synthesis and problem solving as well as the communication skills. Judgment autonomy will be enhanced by the need of identify the most appropriate approaches to the analyzed application context.
Richiami di programmazione matematica.
Linguaggi algebrici di modellazione matematica (AMPL).
Modelli di programmazione matematica per:
- la pianificazione della produzione,
- la schedulazione delle lavorazioni,
- la gestione delle scorte,
- la logistica della distribuzione.
Outline on mathematical programming.
Algebraic modelling languages (AMPL).
Mathematical programming models for
- production planning,
- job scheduling,
- inventory management,
- logistics.
La valutazione del livello di apprendimento prevede una prova orale volta a verificare la conoscenza dei modelli di programmazione matematica illustrati durante il corso e la capacità di applicare la programmazione matematica alla gestione della produzione industriale e della logistica. In particolare, sarà richiesta la presentazione di un progetto di ottimizzazione nell'ambito del manufacturing e la discussione dei risultati ottenuti.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Viene valutata la capacità di sintetizzare ed esporre con chiarezza e rigore logico le idee sviluppate e i risultati ottenuti durante la realizzazione del progetto. Viene inoltre valutata la capacità di impostare e risolvere autonomamente i problemi decisionali nell'ambito della produzione industriale utilizzando in modo corretto e pertinente metodologie, modelli e strumenti propri della programmazione matematica.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
La conoscenza dei modelli presentati durante il corso e la capacità di impostare e risolvere problemi decisionali nell'ambito della produzione industriale con strumenti propri della programmazione matematica è misurata analiticamente con un punteggio compreso tra 0 e 30.
Criteri di attribuzione del voto finale.
La votazione massima, pari a trenta punti con lode, è assegnata agli studenti che complessivamente dimostrino completa padronanza degli strumenti metodologici propri della programmazione matematica nell'ambito della produzione industriale e piena autonomia e rigore logico nell'impostare e risolvere i problemi posti. La votazione minima, pari a diciotto, è assegnata agli studenti che dimostrino di riuscire a risolvere i problemi posti e di avere sufficiente conoscenza degli strumenti metodologici propri della programmazione matematica nell'ambito della produzione industriale.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of the level of understanding consists in an oral test aimed at verifying the knowledge of the mathematical programming models presented during the course and the ability to apply mathematical programming to the management of industrial production and logistics. In particular, the presentation of an optimization project in the field of manufacturing and the discussion of the results obtained will be required.
Learning Evaluation Criteria.
It is evaluated the ability to clearly and logically explain the ideas and the results obtained during the development of the project. It is also assessed the ability to autonomously recognise and solve decision problems in the context of industrial production by correctly using appropriate methods, models and tools of mathematical programming.
Learning Measurement Criteria.
The knowledge of the models described during the course and the ability to set and solve decision problems in the field of industrial production by suitable mathematical programming tools is measured analytically with a score between 0 and 30.
Final Mark Allocation Criteria.
The maximum grade, equal to thirty points with honors, is awarded to students who demonstrate total mastery of the methodological tools of
mathematical programming in the context of industrial production, and full autonomy and logical accuracy in setting and solving the proposed problems.
The minimum grade, equal to eighteen, is assigned to students who demonstrate to be able to solve the proposed problems and to
sufficiently know of the methodological tools of mathematical programming in the context of industrial production.
1) Y. Pochet and L. A. Wolsey, Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer-Verlag New York, 2006, ISBN: 978-0-387-33477-6
2) appunti, esercizi e slide delle lezioni disponibili sulla piattaforma e-learning di Ateneo alla pagina https://learn.univpm.it
1) Y. Pochet and L. A. Wolsey, Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer-Verlag New York, 2006, ISBN: 978-0-387-33477-6
2) presentations, exercises and lecture notes available on e-learning platform at page https://learn.univpm.it
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2020-2021
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427