Prof. Renata Mansini

Argomenti del programma: Introduzione all'ottimizzazione combinatoria. Formulazioni strong e definizione di Convex Hull. Algoritmi esatti (Branch-and-Bound, Cutting Planes, Branch-and-Cut). Problemi di separazione e loro risoluzione. Problemi polinomiali su reti. Algoritmi euristici e meta-euristici (Tabu Search, Variable Neighborhood Search, Adaptive Large Neighborhood Search, Kernel Search, GRASP).

• Per i libri di testo e i materiali bibliografici si rimanda ai syllabus dei due moduli Analisi Matematica II e Ricerca Operativa. Ulteriori materiali didattici, inclusi slide, esercitazioni e articoli scientifici, sono disponibili nella…

Argomenti del programma: L’insegnamento, da 12 CFU, è costituito da due moduli: Analisi matematica II e Ricerca operativa. I contenuti dettagliati, i materiali di riferimento, i prerequisiti, i metodi didattici e i programmi estesi sono indicati nei syllabus e nelle pagine e-learning dei due moduli.

Argomenti del programma: Introduzione all'ottimizzazione combinatoria. Formulazioni strong e definizione di Convex Hull. Algoritmi esatti (Branch-and-Bound, Cutting Planes, Branch-and-Cut). Problemi di separazione e loro risoluzione. Problemi polinomiali su reti. Algoritmi euristici e meta-euristici (Tabu Search, Variable Neighborhood Search, Adaptive Large Neighborhood Search, Kernel Search, GRASP).

Argomenti del programma: Teoria della Programmazione Lineare: teoremi fondamentali, metodo del simplesso, analisi di post-ottimalità. Teoria della dualità. Analisi di sensitività. Simplesso Duale. Teoria della Programmazione Lineare Intera: tecniche di modellazione (scelte dipendenti, Special Order Set del primo e secondo ordine, formulazioni min/max), algoritmi risolutivi esatti (branch and bound, cutting planes con taglio di Gomory),…

Argomenti del programma: Teoria della Programmazione Lineare: teoremi fondamentali, metodo del simplesso, analisi di post-ottimalità. Teoria della dualità. Analisi di sensitività. Simplesso Duale. Teoria della Programmazione Lineare Intera: tecniche di modellazione (scelte dipendenti, Special Order Set del primo e secondo ordine, formulazioni min/max), algoritmi risolutivi esatti (branch and bound, cutting planes con taglio di Gomory),…

• Per i libri di testo e i materiali bibliografici si rimanda ai syllabus dei due moduli Optimization Algorithms e Modeling and Simulation of Productive Processes.

Argomenti del programma: L’insegnamento è costituito da due moduli: Optimization Algorithms e Modeling and Simulation of Productive Processes. I contenuti dettagliati, i materiali di riferimento, i prerequisiti, i metodi didattici e i programmi estesi sono indicati nei syllabus e nelle pagine e-learning dei due moduli.

Argomenti del programma: Introduzione all'ottimizzazione combinatoria. Formulazioni strong e definizione di Convex Hull. Algoritmi esatti (Branch-and-Bound, Cutting Planes, Branch-and-Cut). Problemi di separazione e loro risoluzione. Problemi polinomiali su reti. Algoritmi euristici e meta-euristici (Tabu Search, Variable Neighborhood Search, Adaptive Large Neighborhood Search, Kernel Search, GRASP).

Argomenti del programma: Introduzione all'ottimizzazione combinatoria. Formulazioni strong e definizione di Convex Hull. Algoritmi esatti (Branch-and-Bound, Cutting Planes, Branch-and-Cut). Problemi di separazione e loro risoluzione. Problemi polinomiali su reti. Algoritmi euristici e meta-euristici (Tabu Search, Variable Neighborhood Search, Adaptive Large Neighborhood Search, Kernel Search, GRASP).