Ingegneria dell'Informazione (sede di Latina)

Il corso ha l'obiettivo generale di approfondire le conoscenze dello studente circa la formulazione e la soluzione di problemi di ottimizzazione e di decisione che richiedono l'utilizzo di metodi quantitativi. Le capacità sviluppate durante il corso mirano a saper riconoscere, formulare e risolvere tali problemi decisionali mediante un approccio modellistico e utilizzando opportuni strumenti numerici. Obiettivi specifici attesi al completamento del corso (Descrittori di Dublino): 1. Comprendere i principali aspetti matematici legati alla soluzione di problemi di ottimizzazione, con riferimento specifico ai modelli di programmazione vincolata e non vincolata. Conoscere le tecniche di base di modellizzazione matematica. 2. Saper definire un opportuno metodo numerico per risolvere problemi di ottimizzazione. In particolare, essere in grado di scegliere e utilizzare un adeguato strumento numerico per la computazione delle soluzioni di tale modello di ottimizzazione. 3. Saper individuare in modo critico i punti deboli dei modelli di ottimizzazione prodotti e dei metodi numerici utilizzati per la computazione di soluzioni (ogni prova pratica prevista durante il corso concorre allo sviluppo di tali abilità in quanto fornisce una esperienza diretta di soluzione numerica di problemi decisionali di diversa natura). 4. Essere in grado di descrivere nel dettaglio i modelli di ottimizzazione prodotti e le principali caratteristiche di funzionamento degli algoritmi presenti nei solutori numerici per problemi di ottimizzazione vincolata e non vincolata (ogni prova pratica prevista durante il corso concorre allo sviluppo di tali abilità in quanto, essendo organizzata come lavoro di gruppo, fornisce una esperienza diretta di modellizzazione e soluzione numerica di problemi decisionali di diversa natura in cui ogni studente deve collaborare, e quindi comunicare attivamente, col suo gruppo). 5. Avere le basi teoriche per studiare autonomamente gli aspetti principali legati a modelli di ottimizzazione avanzati come la programmazione non convessa e a più obiettivi.