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CODICE 111883
ANNO ACCADEMICO 2026/2027
CFU
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE MAT/09
LINGUA Italiano
SEDE
  • GENOVA
PERIODO 1° Semestre
MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

PRESENTAZIONE

L'insegnamento presenta un insieme di modelli e metodi matematici della Ricerca Operativa per risolvere i problemi  decisionali e di ottimizzazione. Lo scopo dell'insegnamento è fornire agli studenti le competenze per modellare problemi decisionali per mezzo di metodi di ottimizzazione e di utilizzare algoritmi appropriati per la loro soluzione. In particolare, l'insegnamento considera principalmente problemi di ottimizzazione affrontati da tecniche di programmazione matematica.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Acquisire familiarità con gli elementi di base della ricerca operativa, con particolare riferimento alla programmazione lineare e alla programmazione lineare intera, apprendendo i principali algoritmi e le loro proprietà.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L'obiettivo principale è fornire agli studenti le competenze per definire modelli di programmazione matematica per risolvere una serie di problemi decisionali formulandoli come problemi di ottimizzazione. Al termine dell'insegnamento, lo studente/la studentessa sarà in grado di:

  • risolvere problemi di programmazione lineare utilizzando il metodo del simplesso
  • risolvere problemi di programmazione nonlineare con algoritmi appropriati.

PREREQUISITI

Nozioni di base di algebra lineare. 

Nozioni di base di analisi matematica.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in aula, utilizzando la lavagna oppure slides. In laboratorio, tramite l'utilizzo di notebooks, alcuni degli algoritmi proposti verranno  utilizzati per verificarne l'efficacia pratica e i dettagli relativi all'implementazione.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente di Scuola per la disabilità all’inizio dell’insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali. 

I contatti del referente di Scuola per la disabilità sono disponibili al seguente link https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione ai problemi e ai modelli decisionali. Processo di formulazione dei problemi mediante modelli quantitativi.

Programmazione matematica lineare. Formulazione grafica e soluzione di programmi lineari. Algoritmo del simplesso. Analisi di sensibilità e  sua interpretazione economica.

Programmazione matematica non-lineare. Programmazione convessa. Metodi del primo ordine.

 

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Introduction to Operations Research, 9/e

Frederick S Hillier, Stanford University

Gerald J Lieberman, Late of Stanford University

ISBN: 0073376299

McGraw-Hill Higher Education, 2010

Convex Analysis

Stephan Boyd, Lieven Vandenberghe

Cambridge University Presso, 20204

Amir Beck

Introduction to Nonlinear Optimization -Theory, Algorithms and Applications with Python and Matlab

MOS-SIAM Series on Optimization. SIAM. 2023

 

Materiale fornito dai docenti.

 

 

 

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/index.php?view=easycourse&_lang=it&include=corso

 

 

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Esame scritto e orale (opzionale dopo superamento dello scritto).

E' necessaria la registrazione nelle date degli appelli e contattare il docente via email.

Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/8759/studenti-disabilita-dsa

 

 

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Agli studenti verranno chiesti concetti teorici relativi agli argomenti trattati nel corso. Inoltre gli studenti dovranno essere in grado di risolvere problemi utilizzando gli algoritmi appresi e applicando concetti teorici. 

ALTRE INFORMAZIONI

Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) possono richiedere adattamenti in sede d'esame, con almeno 7 giorni di anticipo rispetto alla data dell’esame, compilando il "modulo richieste adattamenti" (dai servizi online https://modulionline.unige.it/richiesta-adattamenti#no-back) che verrà inviato in automatico dal sistema al/alla docente responsabile dell’insegnamento e al/alla docente referente per gli studenti con disabilità e con DSA della propria Scuola/Area.  

Lo studente riceverà una copia della sua richiesta.