- Oggetto:
- Oggetto:
Istituzioni di Calcolo Matriciale e Ricerca Operativa
- Oggetto:
Additional Matrix Calculus and Operational Research
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- MFN1473
- Docenti
- Andrea Cesare Grosso (Titolare)
Roberto Aringhieri (Titolare)
Pierre Hosteins (Titolare) - Corso di studio
- [008515] Laurea magistrale in informatica
- Anno
- 1° anno, 2° anno
- Periodo
- Secondo semestre
- Tipologia
- A scelta dello studente
- Crediti/Valenza
- 6 CFU (Ore aula: 48)
- SSD attività didattica
- MAT/09 - ricerca operativa
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Facoltativa
- Tipologia esame
- Scritto più orale facoltativo
- Prerequisiti
-
Algebra e geometria di base, dai corsi del primo semestre
Insegnamenti propedeutici (forniscono le competenze attese in ingresso): NessunoBasic algebra and geometry, as taught in the first semester courses.
Preparatory Courses (providing the expected entry skills): None. - Mutuato da
- Ricerca Operativa (INF0327)Corso di laurea in Informatica
- Ricerca Operativa (INF0327)
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Avvisi
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire a studenti e studentesse conoscenze di ricerca operativa, con particolare riferimento al campo della programmazione lineare, sia sotto l'aspetto modellistico che sotto l'aspetto algoritmico. La ricerca operativa studia modelli e metodi, basati sulle tecniche introdotte, per l'utilizzo ottimale di risorse scarse (in ambiti produttivi, finanziari, ecc.). Questo insegnamento concorre agli obiettivi formativi dell'ambito propedeutico del Corso di Laurea Magistrale in Informatica (LM18).The course is aimed at providing the students with knowledge about problems and methods of operations research, especially in the field of linear programming, covering both modelling and algorithmic issues as well. In operations research several organizational problems concerning the optimal usage of scarce resources are tackled by means of the former techniques. This teaching contributes to the educational objectives of the propaedeutic area of the Master's Degree Course in Computer Science (LM18).- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Chi frequenta deve apprendere algoritmi e tecniche della programmazione lineare, e acquisire la capacità di sviluppare e risolvere semplici programmi lineari.CONOSCENZA E CAPACITA' di COMPRENSIONE Acquisizione dei principi e delle tecniche della programmazione lineare, e conoscenza dei meccanismi di base e la teoria relativa agli algoritmi che operano su tali modelli.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE Acquisizione della capacità di costruire modelli di programmazione lineare ---- sia a variabili continue che a variabili intere ---- partendo dall'enunciato di un problema reale, e la capacità di applicare a questi gli algoritmi fondamentali.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO Acquisizione di autonomia di giudizio rispetto ai tipi di modelli adeguati a rappresentare un problema reale e nella selezione tra determinati approcci risolutivi sulla base delle risosrse computazionali disponibili.
ABILITÀ COMUNICATIVE Acquisizione di competenze e strumenti per poter attivamente discutere le necessità modellistiche e gli aspetti algoritmici di comuni problemi di ottimizzazione, e della matematica sottesa dai più comuni algoritmi per la programmazione lineare.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO Acquisizione di capacità autonome di apprendimento in campo modellistico e algoritmico.
Students must learn the basic techniques and algorithms of linear programming, and become capable of formulating and solving simple linear programs.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING Acquisition of knowledge about principles and techniques of linear programming, knowledge of the basic mechanisms of algorithms that operate on such models, and the related theory.
APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING Acquisition of the ability of formulating linear programming models ---- both with continuous variables and integer variables ---- starting from the statement of a real problem, and the ability of applying the basic algorithms for solving the problem.
MAKING JUDGMENTS Acquisition aware judgment concerning the types of models suitable for representing a real problem and in selecting suitable solution approaches on the basis of the available computational resources.
COMMUNICATION SKILLS Acquisition of skills and tools suitable to actively discuss the modeling issues and the algorithmic aspects of common optimization problems, and the mathematics underlying the most common algorithms for linear programming.
LEARNING SKILLS Acquisition of autonomous learning skills in modeling and algorithmic fields.
- Oggetto:
Programma
Sviluppo di modelli di Programmazione Lineare. Algoritmo del simplesso per programmi lineari a variabili continue. Teoria della dualità lineare e algoritmo simplesso duale. Metodi per la programmazione con variabili intere (Branch and bound). Introduzione ai problemi di flusso su reti.
Linear programming models and modelling techniques. The simplex algorithm for linear programs with continous variables. Linear duality theory and dual simplex algorithm. Techniques for solving integer linear programs (branch and bound). Introduction to network flow problems.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni ed esercitazioni in aula. Tutto il materiale verrà pubblicato sulla piattaforma Moodle.Class lessons and exercise sessions. All teaching material will be made available on the Moodle platform.- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame è costituito da una prova scritta di durata di almeno 1.5 ore seguita da una prova orale facoltativa. Lo scritto potrebbe essere erogato su supporto informatico in laboratorio.Validità dei risultati ottenuti durante le prove che formano l’esame:
- Il voto ottenuto durante una prova rimane valido durante tutto l’Anno Accademico in cui la prova è stata sostenuta.
- La ripetizione di una prova, ovvero presenza effettiva all'appello anche in caso di ritiro, comporta l’annullamento dell’esito della prova precedente.
Written exam, with a duration of at least 1.5 hours, followed by a non-compulsory oral integration upon request from the student. The written exam may be performed on computer, in a laboratory session.Validity of results and scores:
- The mark obtained by a student in an exam will be held valid throughout the whole current academic year.
- Repetition of the exam, even if the student withdraws from the session, fully invalidates any previous mark.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Altro
- Titolo:
- Appunti/Lecture notes
- Descrizione:
- Appunti forniti dai docenti. / Lecture notes provided by the instructors.
- Obbligatorio:
- Si
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Linear programming: foundations and extensions
- Anno pubblicazione:
- 2014
- Editore:
- Springer
- Autore:
- R. J. Vanderbei
- ISBN
- Note testo:
- Facoltativo, solo per approfondimenti. / Only for autonomous in-depth study.
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
