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Daniele PRETOLANI
Professore Associato
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
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Insegnamento: SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI
Tecnologie per l'industria intelligente (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
Scopo dell’insegnamento è introdurre i fondamentali modelli matematici per il supporto alle decisioni e la gestione di sistemi complessi.
Il corso affronta la programmazione lineare e mista/intera, e in particolare l'ottimizzazione combinatoria, concentrandosi sull'utilizzo di un linguaggio di codifica algebrica e del relativo ambiente di sviluppo.
Per una analisi più approfondita si rimanda alla sezione "Risultati di apprendimento attesi".
Prerequisiti
Concetti basilari di algebra lineare e linguaggi di programmazione.
Programma del corso
Programmazione lineare (PL) mista/intera (PLI/PLMI) e ottimizzazione combinatoria (OC): definizioni, proprietà, metodi solutivi. (2 CFU)
Introduzione al linguaggio di specifica algebrica Xpress e al suo ambiente di sviluppo. (1 CFU)
Esempi classici di (classi di) problemi di ottimizzazione: formulazione, codifica, analisi delle soluzioni. Metodi risolutivi esatti ed euristici. (3 CFU)
La partizione in ore potrebbe subire piccole oscillazioni rispetto alla partizione in crediti.
Metodi didattici
Il corso è tenuto in Italiano, e comprende lezioni teoriche ed esercitazioni di laboratorio.
La frequenza non è obbligatoria ma è fortemente consigliata, date le caratteristiche metodologiche del corso.
Testi di riferimento
Tutto il materiale necessario è fornito direttamente dal docente sui canali istituzionali, o reperibile in rete. Resoconti delle attività di laboratorio sono resi disponibili di norma entro la settimana successiva allo svolgimento.
Verifica dell'apprendimento
Verifica dell'apprendimento
Esercizi e progetti di gruppo (che includono la redazione di una breve relazione) sui principali argomenti del corso.
Il voto finale è determinato come segue:
30-50%: esercizi sulle attività di laboratorio svolte durante il corso
50-70%: progetto finale.
Tutto il materiale utile è fornito con il testo delle prove.
Il tempo disponibile varia in funzione della complessità dei progetti.
La correzione degli elaborati viene discussa a richiesta degli interessati.
Risultati attesi
Al termine del Corso, si auspica che lo/a studente/essa sia in grado di:
1) Conoscenza e capacità di comprensione
- comprendere i fondamenti teorici di PL, PLI/PLMI e OC;
- comprendere il significato di un modello di programmazione matematica;
- identificare le metodologie di soluzione più adatte al problema in esame.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
- codificare modelli di programmazione matematica utilizzando un linguaggio di specifica algebrica;
- gestire tutte le fasi del processo risolutivo (dai dati di ingresso alle soluzioni finali) utilizzando un ambiente di sviluppo integrato;
- applicare ed integrare tra loro diversi metodi risolutivi;
- schematizzare e interpretare i risultati ottenuti.
3) Autonomia di giudizio
- valutare criticamente la correttezza e la qualità del lavoro svolto sulla base della coerenza dei risultati ottenuti.
4) Abilità comunicative
- illustrare e sostenere il proprio contributo teorico e pratico all'interno di un gruppo di lavoro;
- sintetizzare le attività svolte e presentare i risultati ottenuti in un documento riassuntivo.
5) Capacità di apprendimento
- inquadrare nuovi e più complessi modelli matematici e strumenti computazionali nel quadro teorico e metodologico fornito dal corso.