Italiano
Italian language
Programmazione lineare
Linear programming
Convenzionale
Frontal lessons
L’insegnamento permette agli studenti di acquisire
competenze necessarie a progettare, valutare e
utilizzare gli strumenti automatici per l'ottimizzazione
matematica. In particolare, si studieranno ed
approfondiranno i linguaggi algebrici di modellazione
matematica e i principali solutori (commerciali e non)
di modelli di programmazione lineare e
programmazione lineare intera, con particolare
attenzione al loro utilizzo su problemi di gestione
della produzione logistica. Tali competenze,
integrando quelle acquisite durante il corso di
Ricerca Operativa, andranno ad arricchire la
conoscenza nel campo dell'Ingegneria Industriale
(rispetto alla gestione della produzione, al settore
logistico e dei trasporti).
Le conoscenze acquisite durante il corso si
estrinsecheranno attraverso una serie di abilità
professionalizzanti, quali: 1. la capacità di modellare
adeguatamente i problemi di ottimizzazione; 2. la
capacità di identificare il solutore da usare; 3. la
capacità di interpretare i risultati ottenuti ed effettuare
analisi di stabilità.
L’esercizio di risoluzione di un problema, svolto
(eventualmente) in gruppi, porterà alla stesura di una
relazione da parte degli studenti. In questo modo,
miglioreranno: 1) il grado di autonomia di giudizio e di
presentazione (anche scritta) dei risultati ottenuti; 2)
la capacità comunicativa (derivante dal lavoro in
gruppo); 3) la capacità di apprendimento in
autonomia e di trarre conclusioni.
The course allows students to acquire the necessary
skills for designing, evaluating and using the
automatic tools of mathematical optimization. In
particular, they will study and examine in depth the
algebraic languages for mathematically modeling and
the main solvers (both commercial and not) of linear
programming and integer linear programming,
focusing attention on their use for solving problems of
logistic production management. Such skills, by
integrating the ones acquired during the course of
Operations Research, will develop the knowledge in
the field of Industrial Engineering (with regard to the
production management, the sector of logistic and
transport)
The knowledge acquired during the course will be
expressed through a set of professional skills, among
which: 1. the capability to properly model the
optimization problems; 2. the capability to identify the
solver to use; 3. the capability to interpret the
obtained results and to perform sensitivity analysis.
The exercise to solve a problem, developed
(eventually) in a group, will lead to the writing of a
report by the students. In this way, the students will
improve: 1) their degree of autonomous judgment
and of presenting (also in a written form) the obtained
results; 2) their communication skills (derived from
the work done in group); 3. their autonomous
capability of both learning and of concluding.
- Modelli di Programmazione Matematica
- Richiami di Programmazione Lineare
- Modelli di Programmazione Lineare Intera
- Modelli di Programmazione Matematica per la pianificazione della produzione
- Modelli di ottimizzazione per la logistica della distribuzione
- Problemi di gestione delle scorte e metodi previsionali
- Tecniche reticolari per la gestione dei progetti
- Software di ottimizzazione: LINDO e Risolutore di fogli elettronici
- Mathematical Programming models;
-Recall of Linear Programming;
- Integer linear Programming models;
-Optimization models for production planning;
-Optimization models for Distributive Logistics;
-Inventory management problems and forecasting methods;
-Network techniques for project management;
-Optimization software: Lindo and Excel Solver.
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti si articola in una prova orale che consiste:
- nella presentazione e discussione di una tesina individuale su argomenti trattati durante il corso. Nella tesina lo studente dovrà mostrare di saper utilizzare un software di ottimizzazione per la risoluzione di problemi di gestione della produzione e della logistica ;
- nella discussione di uno o due temi trattati durante il corso.
Per superare la valutazione dell'apprendimento, lo studente deve dimostrare di aver compreso gli argomenti trattati durante il corso, tra cui:
- modelli matematici e relativi metodi risolutivi di alcuni dei più significativi problemi di ottimizzazione su rete
- tecniche reticolari di gestione dei progetti;
- modelli matematici e relativi metodi risolutivi per la risoluzione di problemi di programmazione lineare intera e di ottimizazione combinatoria
- applicazioni della programmazione lineare intera a problemi di gestione aziendale
- risoluzione al calcolatore di problemi di gestione aziendale mediante il software LINGO ed il Risolutore di Excel.
Lo studente dovrò manifestare capacità a saper modellizzare e risolvere problemi reali di gestione aziendale mediante l'utilizzo di software di ottimizzazione e l'implementazione di metodi euristici
L'esito della valutazione è positivo se lo studente raggiunge la sufficienza, pari a diciotto punti, nella presentazione della tesina e nella parte teorica dell'orale.
La valutazione pari a trenta punti è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti trattati durante il corso e una buona capacità di risolvere problemi di ottimizzazione.
La lode è riservata agli studenti che abbiano dimostrato una particolare chiarezza nella esposizione orale e sviluppato nella tesina programmi di calcolo efficienti per la risoluzione di problemi di ottimizzazione
The evaluation of the students’ learning level consists of an oral examination that is characterized by:
--the presentation and the dissertation of an individual essay concerning the arguments addressed during the course. In this essay, the student has to prove his/her ability to use optimization software for solving the problems of production management and logistics.
--the discussion of one or two themes, addressed during the course.
In order to pass the learning evaluation, the student has to prove that he/she has understood the arguments, addressed during the course, among which:
--Mathematical models together with the related solution methods of the most significant network optimization problems;
--Network techniques for the projects management;
--Mathematical models together with the related methods for solving Integer Linear Programming and combinatorial optimization problems;
-- Some applications of the Integer Linear Programming in production management;
--Solving some production management mathematical models through both the optimization software LINGO and the Excel Solver.
During the course the student has to show ability to both model and solve some real-world management decision-making problems through optimization software and the implementation of heuristic approaches.
The result of the learning evaluation will be positive if the student reaches a sufficient level (equal to eighteen points) during both the essay dissertation and the oral examination.
The evaluation of thirty points is reached by proving a deep knowledge of the arguments, addressed during the course, together with a good ability to solve the optimization problems.
The evaluation of thirty points cum laude is for students who have both showed a particular clarity during the oral examination and developed in the essay efficient computer programs for solving optimization problems
- Materiale didattico fornito dal docente sulla piattaforma MOODLE di Ateneo
- F.S. Hillier, G.J. Lieberman, "Ricerca operativa 9/ed – Fondamenti", McGraw-Hill (Italia), 2010
- C. Vercellis, "Ottimizzazione- Teoria, Metodi, Applicazioni", McGraw-Hill, 2008
-Learning materials provided through the platform MOODLE;
- F.S. Hillier, G.J. Lieberman, "Ricerca operativa 9/ed – Fondamenti", McGraw-Hill (Italia), 2010
- C. Vercellis, "Ottimizzazione- Teoria, Metodi, Applicazioni", McGraw-Hill, 2008
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