PRESENTAZIONE

L'insegnamento presenta diversi strumenti e metodologie per l'ottimizzazione e il controllo ottimo di sistemi complessi, con particolare riferimento a problemi di interesse per l'ingegneria gestionale.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Formalizzare un problema di ottimizzazione per la pianificazione e gestione di sistemi complessi; individuare i metodi di ottimizzazione più adatti; implementare gli algoritmi di ottimizzazione tramite software specifici; discutere i risultati ed effettuare analisi di sensitività sulle soluzioni ottenute

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Al termine dell'insegnamento, lo studente acquisirà la capacità di:
- formalizzare un problema di ottimizzazione multi-obiettivo per sistemi complessi, con particolare riferimento a casi nell'ambito del manufacturing, della logistica e del project management;
- formalizzare un problema di controllo ottimo per sistemi complessi, con particolare riferimento a casi nell'ambito del manufacturing, della logistica e del project management;
- individuare i metodi di ottimizzazione e controllo più adatti ad una data applicazione;
progettare e implementare gli algoritmi di ottimizzazione e controllo tramite software specifici;
- discutere i risultati ed effettuare analisi di sensitività sulle soluzioni ottenute.

Oltre a questi obiettivi formativi, lo studente frequentante che partecipa in maniera attiva alle lezioni e alle esercitazioni di gruppo può acquisire le seguenti competenze trasversali e soft skills:
- competenza sociale – livello base: capacità di gestione delle proprie interazioni sociali, atteggiamento collaborativo, comunicazione costruttiva in ambienti differenti;
- capacità di imparare a imparare – livello base: consapevolezza rispetto alle proprie strategie di apprendimento preferite, organizzazione e valutazione dell’apprendimento personale secondo quanto compreso ed imparato.

PREREQUISITI

Non sono previsti requisiti specifici.

MODALITA' DIDATTICHE

Le modalità didattiche consistono in lezioni frontali da parte del docente ed esercitazioni di gruppo. Le esercitazioni di gruppo sono progettate affinché gli studenti acquisiscano competenze sulla formalizzazione di problemi di ottimizzazione e controllo e sulla loro implementazione con software specifico, e inoltre sviluppino capacità di analisi critica sui risultati ottenuti per casi applicativi di tipo gestionale. Le esercitazioni di gruppo vengono iniziate in aula, sotto la supervisione del docente, dopo di che è richiesto a ciascun gruppo di lavorare autonomamente e consegnare una relazione del progetto svolto, con scadenza da concordare di volta in volta. 

Le esercitazioni di gruppo permettono agli studenti che vi partecipano in modo attivo di acquisire competenze sociali (livello base) e capacità di imparare a imparare (livello base). 

Gli studenti che abbiano certificazioni in corso di validità per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente per la disabilità della Scuola Politecnica, Prof. Federico Scarpa (federico.scarpa@unige.it), all’inizio dell’insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione all'ottimizzazione
Metodi di ottimizzazione multi-obiettivo
Analisi multi-criterio
Introduzione al controllo
Controllo ottimo
Problema LQ
Model Predictive Control

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Gli studenti possono trovare tutte le slides utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico su Aulaweb. In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale su Aulaweb sono sufficienti per la preparazione dell'esame. 

Per approfondimenti, gli studenti possono consultare i seguenti testi:
- B.S. Blanchard, W.J. Fabrycky, Systems Engineering and Analysis, Prentice Hall International Series in Industrial & Systems Engineering, 2010
- R.T. Clemen, T. Reilly, Making Hard Decisions with Decision Tools, South-Western Cengage Learning, 2013
- P.P. Parlos, “Multi-criteria decision making methods: a comparative study”, Kluwer, 2000
- P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di controlli automatici, McGraw-Hill
- D.P. Bertsekas, Dynamic Programming and Optimal Control, Athena Scientific, 2000
- J.M. Maciejowski, Predictive Control with Constraints, Prenctice Hall, 2002

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/8734/studenti-orario

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame consiste in una prova orale. Nella prima parte della prova lo studente presenta un progetto assegnato dal docente. Nella seconda parte lo studente deve rispondere ad alcune domande aperte sui contenuti del corso.

Per gli studenti che abbiano certificazioni in corso di validità per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi, il Docente identifica di volta in volta le modalità specifiche e i supporti adeguati per sostenere l’esame, in accordo con il referente per la disabilità della Scuola Politecnica. 

Per gli studenti stranieri è possibile sostenere l'esame in lingua inglese.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

L'esame si prefigge di accertare i seguenti aspetti della preparazione dello studente:
- conoscenze acquisite relativamente ai metodi di ottimizzazione e controllo di sistemi complessi;
- capacità di progettare algoritmi di ottimizzazione e controllo per specifici esempi numerici e per sistemi reali;
- capacità di analizzare gli impatti sul sistema delle soluzioni ottenute ed effettuare analisi di sensitività dei risultati.

La valutazione dell’esame terrà conto non solo delle conoscenze dei contenuti dell'insegnamento ma anche della capacità di ragionamento e di analisi critica dello studente, nonché dell’utilizzo di un lessico tecnico adeguato al contesto.

ALTRE INFORMAZIONI

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento.