PROGRAMMAZIONE INTERA E OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA

Obiettivi formativi

Alla fine di questo corso lo studente dovrebbe essere in grado di: Riconoscere le principali caratteristiche di in problema di ottimizzazione combinatoria con funzione obiettivo lineare e appartenente all'ampia classe dei problemi di Insieme Indipendente di Massimo Peso (MWIS) (matching, insieme stabile, knapsack, foreste ricoprenti, grafo connesso ricoprente, etc.); Costruire efficaci formulazioni lineari (poliedri) per i problemi MWIS (Formulazione rango, Formulazione Circuito) e calcolare bound di buona qualità da utilizzare negli Algoritmi di Branch&Bound con il Metodo Dinamico del Simplesso ; Riconoscere quando un Sistema di Indipendenza definisce una Matroide e dimostrare che il ben noto algoritmo "Greedy" trova sempre la soluzione ottima se il Sistema di Indipendenza è una Matroide; Calcolare soluzioni euristiche con approssimazione garantita per mezzo dell'algoritmo approssimato Primale-Duale di Goemans-Williamson; Calcolare bound di buona qualità (da inserire in un algoritmo di Branch&Bound) utilizzando il metodo del Rilassamento Lagrangiano e calcolare la soluzione ottima del Duale Lagrangiano con il metodo del "piano di taglio" o con il metodo del subgradiente; Risolvere problemi applicativi realistici utilizzando opportune combinazioni degli strumenti descritti (Bound di buona qualità, Soluzioni approssimate, Formulazioni lineari etc.). Tra questi: Progetto dei Turni del personale Aereo, Progetto di cammini di costo minimo che rispettano un vincolo di sui tempi di percorrenza; Avere una visione completa della soluzione di un problema realistico utilizzando tutti gli strumenti visti nel corso: In questo anno: Progetto di una Rete per mezzo di un algoritmo di Branch&Bound basato sulla Formulazione Semimetrica del problema di "Network Loading" (Dimensionamento delle Capacità).

Canale 1
FABIO FURINI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
- Programmazione Lineare Intera - Complessita' degli algoritmi - Algoritmi esatti di soluzione di problemi NP-difficili, Branch-and-Bound base e Branch-and-Cut - Rilassamento lagrangiano - Programmazione Dinamica - Approcci poliedrali per problemi di Programmazione Lineare Intera, Algoritmi di tipo branch-and-cut - Algoritmi di tipo branch-and-price e generazione di colonne - Introduzione all'utilizzo di software di ottimizzazione - Principali applicazioni della Programmazione Lineare Intera - Algoritmi euristici basati su tecniche esatte, matheuristics - Funzioni submodulari con i relativi algoritmi di ottimizzazione e formulazioni. Matroidi.
Prerequisiti
Corsi di base in Ricerca Operativa, Programmazione Lineare, Teoria dei grafi e matematica discreta
Testi di riferimento
Testi per approfondimenti: - "Ricerca Operativa" di Silvano Martello - "Introduction to Mathematical Optimization" di Matteo Fischetti - "Linear Programming" di Vasek Chvatal - "Integer Programming" di Laurence Wolsey - "Integer Programming" di Michele Conforti , Gérard Cornuéjols , Giacomo Zambelli - "Introduction to Linear Optimization" di Dimitris Bertsimas e John Tsitsiklis - "Introduction to Algorithms" di Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest e Clifford Stein
Modalità insegnamento
didattica frontale
Frequenza
La frequenza al corso non è obbligatoria.
Modalità di esame
L’esame è scritto e si svolge senza ausilio di materiale didattico e consiste in 3 possibili tipologie di esercizio che coprono tutti gli argomenti trattati a lezione. La prima tipologia riguarda la modellistica e le proprietà dei modelli ILP, la seconda tipologia riguarda gli aspetti algoritmici e la terza tipologia gli aspetti metodologici e teorici. La durata dell'esame (approssimativamente 2 ore) e la sua composizione può variare di volta in volta. Il voto complessivo per la prova si ottiene sommando le valutazioni dei singoli quesiti, se il totale supera il punteggio di 30 viene assegnata la lode. Per sostenere l’esame è tassativamente necessaria la prenotazione su INFOSTUD, non sono previste eccezioni.
Modalità di erogazione
Didattica frontale
FABIO FURINI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
- Programmazione Lineare Intera - Complessita' degli algoritmi - Algoritmi esatti di soluzione di problemi NP-difficili, Branch-and-Bound base e Branch-and-Cut - Rilassamento lagrangiano - Programmazione Dinamica - Approcci poliedrali per problemi di Programmazione Lineare Intera, Algoritmi di tipo branch-and-cut - Algoritmi di tipo branch-and-price e generazione di colonne - Introduzione all'utilizzo di software di ottimizzazione - Principali applicazioni della Programmazione Lineare Intera - Algoritmi euristici basati su tecniche esatte, matheuristics - Funzioni submodulari con i relativi algoritmi di ottimizzazione e formulazioni. Matroidi.
Prerequisiti
Corsi di base in Ricerca Operativa, Programmazione Lineare, Teoria dei grafi e matematica discreta
Testi di riferimento
Testi per approfondimenti: - "Ricerca Operativa" di Silvano Martello - "Introduction to Mathematical Optimization" di Matteo Fischetti - "Linear Programming" di Vasek Chvatal - "Integer Programming" di Laurence Wolsey - "Integer Programming" di Michele Conforti , Gérard Cornuéjols , Giacomo Zambelli - "Introduction to Linear Optimization" di Dimitris Bertsimas e John Tsitsiklis - "Introduction to Algorithms" di Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest e Clifford Stein
Modalità insegnamento
didattica frontale
Frequenza
La frequenza al corso non è obbligatoria.
Modalità di esame
L’esame è scritto e si svolge senza ausilio di materiale didattico e consiste in 3 possibili tipologie di esercizio che coprono tutti gli argomenti trattati a lezione. La prima tipologia riguarda la modellistica e le proprietà dei modelli ILP, la seconda tipologia riguarda gli aspetti algoritmici e la terza tipologia gli aspetti metodologici e teorici. La durata dell'esame (approssimativamente 2 ore) e la sua composizione può variare di volta in volta. Il voto complessivo per la prova si ottiene sommando le valutazioni dei singoli quesiti, se il totale supera il punteggio di 30 viene assegnata la lode. Per sostenere l’esame è tassativamente necessaria la prenotazione su INFOSTUD, non sono previste eccezioni.
Modalità di erogazione
Didattica frontale
  • Codice insegnamento10600452
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoIngegneria Gestionale - Management Engineering
  • CurriculumEconomia e gestione della tecnologia
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDMAT/09
  • CFU12
  • Ambito disciplinareAttività formative affini o integrative