Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
GIONATA MASSI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [IM15] GREEN INDUSTRIAL ENGINEERING Master Degree (2 years) - [IM15] GREEN INDUSTRIAL ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: MAT/09 - RICERCA OPERATIVA
Inglese
English
Programmazione lineare (intera)
(Integer) Linear programming
Il corso consiste in 48 ore di lezione così suddivise:
• 36 ore di lezioni frontali
• 12 ore di esercitazione e attività laboratoriale
The course consists of 48 hours of class lectures, divided as the following:
• 36 hours of frontal lessons
• 12 hours of exercises and laboratory activities
L’insegnamento introduce ai principali aspetti teorici, modellistici e metodologici relativi alla formulazione e soluzione quantitativa di problemi decisionali nell’ambito della logistica distributiva e della gestione della produzione.
I problemi trattati, di rilevante interesse applicativo, verranno studiati nell’ottica della sostenibilità ambientale, sociale ed economica.
In particolare, si illustrerà il paradigma dichiarativo della programmazione matematica, le metodologie per la progettazione, i linguaggi algebrici di modellazione matematica e i solutori di modelli di programmazione lineare (intera).
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al termine del corso, lo studente dovrà
• saper individuare e comprendere problemi decisionali ricorrenti nell’ambito della logistica distributiva e della gestione della produzione con particolare riferimento alla sostenibilità ambientale, sociale ed economica
• essere in grado di formulare analiticamente tali problemi con tecniche proprie della programmazione matematica
• saper applicare metodi quantitativi per la loro soluzione
• risolvere quantitativamente tali problemi anche con strumenti software evoluti.
Competenze trasversali.
La soluzione 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.
Tali attività contribuiranno a migliorare il grado di autonomia di giudizio e la capacità di applicare strumenti matematici per modellare e risolvere problemi decisionali nell’ambito della logistica distributiva e della gestione della produzione in un’ottica di sostenibilità ambientale, sociale ed economica.
Knowledge and Understanding.
The course introduces the main theoretical, modelling, and methodological aspects related to both the formulation and the quantitative solution of decision-making problems in the field of distribution logistics and production management.
The problems presented, of significant application interest, will be studied from the environmental, social, and economic sustainability perspective.
In particular, the course will illustrate the declarative paradigm of mathematical programming, the methodologies used for the design, the algebraic mathematical modelling languages, and the solvers of linear (integer) programming models.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
At the end of the course, the student should
- be able to identify and understand decision-making problems in the field of distribution logistics and production management, with reference to the environmental, social, and economic sustainability
- be able to analytically formulate these problems by using mathematical programming techniques
- be able to apply quantitative methods for their solution
- quantitatively solve these problems also through advanced software tools.
Transversal Skills.
The solution of a case study as well as the discussion of the proposed formulation and the applied solution technique will allow improving the abilities of analysis, synthesize, problem solving and communication.
These activities will contribute to improve the degree of autonomy of judgement and the ability to apply mathematical tools to model and solve decision-making problems in the field of distribution logistics and production management from the environmental, social, and economic sustainability perspective.
Introduzione ai problemi decisionali e ai sistemi di supporto alle decisioni.
Modelli di Programmazione Lineare (PL) e Lineare Intera (PLI).
Tecniche di modellazione per la PL/PLI.
Software di ottimizzazione e linguaggi di modellazione algebrica (AMPL).
PL e teoria della dualità: principali risultati ed applicazioni.
Modelli e metodi della programmazione matematica per l’ottimizzazione della sostenibilità ambientale, sociale ed economica nell’ambito dei seguenti problemi decisionali:
- pianificazione della produzione
- schedulazione delle lavorazioni
- gestione delle scorte
- logistica distributiva
- produzione di energia
Introduction to the decision-making problems and to the decision support systems.
Linear programming (LP) and integer linear (ILP) programming models.
Modeling techniques for LP and ILP.
Software optimization tools and algebraic modeling languages (AMPL).
PL and duality theory: main results and applications.
Models and methods of mathematical programming for the optimization of the environmental, social, and economic sustainability for the following decision-making problem:
- management production
- job scheduling
- inventory management
- distribution logistics
- energy production
La valutazione del livello di apprendimento prevede una prova orale volta a verificare la conoscenza dei modelli di programmazione matematica e la capacità di applicare i metodi di ottimizzazione illustrati durante il corso. Sarà inoltre richiesta la presentazione di un progetto di ottimizzazione e la discussione dei risultati ottenuti.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Viene valutata la capacità di modellare e risolvere problemi decisionali negli ambiti oggetto di studio, utilizzando metodi, modelli e strumenti introdotti durante il corso.
Inoltre, vengono valutati il rigore logico e la capacità di esporre in maniera chiara le idee sviluppate e i risultati ottenuti durante la realizzazione del progetto.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto è misurato analiticamente con un punteggio compreso tra 0 e 30, con possibilità di lode. La votazione minima per passare l’esame è 18/30.
Criteri di attribuzione del voto finale.
La votazione massima, pari a 30 punti con lode, è assegnata a coloro che dimostrano completa padronanza degli strumenti teorici e metodologici della programmazione matematica negli ambiti introdotti nel corso, nonché piena autonomia e rigore logico nel modellare e risolvere i problemi decisionali proposti.
La votazione minima, pari a 18 punti, è attribuita a coloro che dimostrano di riuscire a risolvere i problemi decisionali proposti, nonché di possedere una sufficiente conoscenza degli strumenti teorici e metodologici della programmazione matematica negli ambiti introdotti nel corso.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of the level of learning will be evaluated through an oral test aimed at verifying the knowledge of the mathematical programming models and the ability of applying the optimization methods studied during the course. Moreover, the presentation of an optimization project as well as the discussion of the obtained results will be required.
Learning Evaluation Criteria.
It is evaluated the ability of both modeling and solving the decision-making problems in the fields under exam, by properly using methods, models and tools introduced during the course.
Furthermore, the logical rigor and the ability to clearly present the ideas developed and the results obtained during the project are evaluated.
Learning Measurement Criteria.
The final grade is analytically measured with a score between 0 and 30, with the possibility of honors. The minimum grade for passing the exam is 18/30.
Final Mark Allocation Criteria.
Honors are awarded to those who demonstrate complete mastery of the theoretical and methodological tools of mathematical programming in the areas introduced in the course, and also full autonomy and logical rigor in modelling and solving the proposed decision-making problems.
The minimum score of 18 points is awarded to those who demonstrate the ability to solve the proposed decision-making problems, and also a sufficient knowledge of the theoretical and methodological tools of mathematical programming in the areas introduced in the course.
--Materiale didattico elettronico disponibile su piattaforma e-learning di Ateneo al link https://learn.univpm.it
--G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno (2013). Introduction to logistics systems management. John Wiley & Sons., ISBN: 9781119943389
-- Y. Pochet, L. A. Wolsey (2006). Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer-Verlag New York, ISBN: 9780387334776
Testi aggiuntivi per approfondimenti:
-- R. Pinto, M. T. Vespucci (2011). Modelli decisionali per la produzione, la logistica e i servizi energetici. Springer-Verlag Italia, UNITEXT – Collana di Ingegneria, ISSN versione cartacea: 2038-5749, ISSN elettronico: 2038-5773, ISBN: 9788847017900, ISBN: 9788847017917 (eBook).
-- Electronic teaching material available on the University's e-learning platform at the link https://learn.univpm.it
--G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno (2013). Introduction to logistics systems management. John Wiley & Sons., ISBN: 9781119943389
-- Y. Pochet, L. A. Wolsey (2006). Production Planning by Mixed Integer Programming, Springer-Verlag New York, ISBN: 9780387334776
Books for further readings:
-- R. Pinto, M. T. Vespucci (2011). Modelli decisionali per la produzione, la logistica e i servizi energetici. Springer-Verlag Italia, UNITEXT – Collana di Ingegneria, ISSN versione cartacea: 2038-5749, ISSN elettronico: 2038-5773, ISBN: 9788847017900, ISBN: 9788847017917 (eBook).
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427