LABORATORIO DI SIMULAZIONE E OTTIMIZZAZIONE

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire la progettazione, l'implementazione, l'esecuzione e l'analisi dei risultati di modelli di simulazione ad eventi discreti. Particolare attenzione verrà dedicata all'uso di pachetti software e linguaggi specifici per la simulazione ad eventi discreti e il loro eventuale utilizzo in connessione ad un software di ottimizzazione. Gli studenti verranno direttamente coinvolti nelle attività di laboratorio ed in particolare nella realizzazione di progetti di studio di casi reali. Conoscenza e comprensione: Tecniche per l'implementazione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Uso di pacchetti software dedicati alla simulazione ad eventi discreti e loro eventuale integrazione con software di ottimizzazione. Applicare conoscenza e comprensione: Essere in grado di effettuare uno studio completo di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti, dall'analisi preliminare dei processi, l'implementazione, fino all'interpretazione dei risultati. Capacità critiche e di giudizio: Saper individuare le caratteristiche fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Saper valutare l'impatto dell'output di una simulazione sul caso reale in analisi. Capacità comunicative: Le attività di laboratorio permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere modelli di simulazione e i loro output. Capacità di apprendimento: Le modalità delle attività di laboratorio stimoleranno gli studenti alla realizzazione autonoma di modelli di simulazione, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle tecniche apprese nel corso.

Canale 1
MASSIMO ROMA Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
I modelli di simulazione ad eventi discreti. Le fasi di uno studio di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti: l'analisi dell'input, il modello concettuale, l'implementazione, la verifica e la validazione, la progettazione degli esperimenti, l'analisi dell'output. Utilizzo di ambienti software e linguaggi specializzati per la simulazione ad eventi discreti. L'approccio "simulation based optimization". Realizzazione di progetti su casi di studio reali.
Prerequisiti
È da considerarsi prerequisito indispensabile la metodologia della simulazione ad eventi discreti, nonché la conoscenza dell'ottimizzazione continua.
Testi di riferimento
Il materiale didattico è reso disponibile sulla Google Classroom del corso a cura del docente.
Modalità insegnamento
Il modello didattico adottato fa riferimento prevalentemente all'utilizzo diretto da parte degli studenti degli ambienti di sviluppo introdotti.
Frequenza
La frequenza è facoltativa, sebbene fortemente consigliata.
Modalità di esame
La prova di esame consiste nello sviluppo di un progetto di studio su un caso reale attraverso la simulazione ad eventi discreti.
Modalità di erogazione
Il modello didattico adottato fa riferimento prevalentemente all'utilizzo diretto da parte degli studenti degli ambienti di sviluppo introdotti.
  • Codice insegnamentoAAF1983
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoIngegneria Gestionale - Management Engineering
  • CurriculumGestione dei sistemi produttivi e logistici (percorso formativo valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese)
  • Anno2º anno
  • Semestre2º semestre
  • CFU3