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Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA

Libro adottato a Roma Tre, Statale di Milano, a.a. 2026/2027 · 5 canali

«Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA» è adottato per Ricerca Operativa dal prof. Giovanni Righini (Informatica, Informatica musicale – Statale di Milano); per Ricerca Operativa dai docenti Dario Pacciarelli e Gaia Nicosia (Ingegneria gestionale – Roma Tre); per Algoritmi e Modelli di Ottimizzazione dal prof. Gaia Nicosia (Ingegneria informatica, Ingegneria informatica e dell'intelligenza artificiale – Roma Tre).

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Come lo indica il docente: M. Fischetti: Lezioni di Ricerca Operativa, Edizioni Libreria Progetto, Padova · [1] M. FISCHETTI, "LEZIONI DI RICERCA OPERATIVA", EDIZIONI LIBRERIA PROGETTO PADOVA, ITALIA, 1995

Titolo
Lezioni di ricerca operativa
Autori
Matteo <1958- > Matteo Fischetti Fischetti
Editore
[Kindle Direct Publishing], 2018
ISBN
9781980835011

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Ricerca Operativa – Prof. Giovanni Righini Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica · 2º semestre ›

Ricerca Operativa, ISEDI, 2015Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Fischetti – Lezioni di Ricerca Operativaquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione: · Introduzione alla Ricerca Operativa. Origini, applicazioni, relazioni con altre discipline. · Modelli matematici. Dati, variabili, vincoli, funzioni obiettivo, decisori. Programmazione lineare (PL): · Applicazioni. Esempi di problemi di programmazione lineare. · Definizioni e proprietà.

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Ricerca Operativa – Prof. Giovanni Righini Canale unico

Corso di laurea: Informatica musicale · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica musicale · 2º semestre ›

Ricerca Operativa, ISEDI, 2015Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Fischetti – Lezioni di Ricerca Operativaquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione: · Introduzione alla Ricerca Operativa. Origini, applicazioni, relazioni con altre discipline. · Modelli matematici. Dati, variabili, vincoli, funzioni obiettivo, decisori. Programmazione lineare (PL): · Applicazioni. Esempi di problemi di programmazione lineare. · Definizioni e proprietà.

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Ricerca Operativa – Prof. Dario Pacciarelli, Prof. Gaia Nicosia Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria gestionale · Laurea triennale (L-8/L-9) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Roma Tre · Ingegneria Industriale, Elettronica e Meccanica · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria gestionale · 2º anno · 2º semestre ›

Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVAquesto libroVai su Amazon ›Da studiare: CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7Verificato sulla scheda ufficiale il 01/10/2026
Programmazione lineare, intera e non lineareVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 01/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale a cura del docente disponibile sulla pagina Moodle dell'insegnamento

Argomenti del programma: I parte (docente: prof. Pacciarelli) 1. Introduzione ai problemi di ottimizzazione a numeri reali programmazione convessa programmazione lineare (PL) 2. Formulazione di tipici problemi di PL allocazione di risorse gestione delle scorte pianificazione di attività 3. Soluzione di problemi di PL geometria della PL algoritmo del simplesso 4.

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Algoritmi e Modelli di Ottimizzazione – Prof. Gaia Nicosia Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria informatica · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Curriculum Sistemi Informatici Complessi Ingegneria dei Dati Intelligenza Artificiale e Machine Learning Algoritmi, Big Data e Machine Learning I Anno Due a scelta tra Sette) / 1º anno · 1º semestre · Intelligenza Artificiale E Machine Learning · 6 CFU · a scelta (curriculum Intelligenza Artificiale e Machine Learning I anno due insegnamenti a scelta tra nove)

Roma Tre · Ingegneria Civile, Informatica e delle Tecnologie Aeronautiche · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria informatica · 1º anno · 1º semestre ›

Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVAquesto libroVai su Amazon ›Da studiare: CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Ahuja – NETWORK FLOWSVai su Amazon ›Da studiare: Pagine 189-191, 473-475, 494-496Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

Argomenti del programma: Descrizione del processo decisionale. Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI. Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su…

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Algoritmi e Modelli di Ottimizzazione – Prof. Gaia Nicosia Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria informatica e dell'intelligenza artificiale · Laurea triennale (L-8) · 3º anno · 1º semestre · Gestionale E Dell'automazione · 6 CFU / 3º anno · 1º semestre · Gestionale · 9 CFU

Roma Tre · Ingegneria Civile, Informatica e delle Tecnologie Aeronautiche · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria informatica e dell'intelligenza artificiale · 3º anno · 1º semestre ›

Fischetti – LEZIONI DI RICERCA OPERATIVAquesto libroVai su Amazon ›Da studiare: CAP. 2, 5,parte del 6 e del 7Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Ahuja – NETWORK FLOWSVai su Amazon ›Da studiare: Pagine 189-191, 473-475, 494-496Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • In ogni caso, il materiale didattico fornito offre la possibilità agli studenti non frequentanti di prepararsi per l'esame.

Argomenti del programma: Descrizione del processo decisionale. Introduzione alla programmazione lineare a numeri interi (PLI): relazione fra PL e PLI, formulazioni equivalenti, rilassamenti, tecniche standard per la formulazione di problemi di PLI. Formulazione di tipici problemi di ottimizzazione: localizzazione di impianti, scelta di investimenti, sequenziamento di attività, allocazione di risorse in sistemi informatici, ottimizzazione su…

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