OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso si propone di fornire strumenti quantitativi per supportare i processi decisionali nel settore energetico e ambientale. Gli studenti apprenderanno come utilizzare metodi matematici e modelli di ottimizzazione per rappresentare problemi reali e individuare soluzioni efficaci in contesti caratterizzati da obiettivi multipli e incertezza.

Verranno introdotti modelli di programmazione matematica, tecniche di analisi degli scenari, strumenti derivati dalla teoria delle decisioni e metodi per la valutazione delle alternative tramite indicatori di prestazione. Le applicazioni saranno riferite a problematiche energetiche e ambientali connesse alla sostenibilità e alla transizione energetica.

Il consolidamento delle metodologie proposte sarà supportato attraverso lo sviluppo e la discussione di casi studio. Metodi e modelli saranno implementati e analizzati mediante strumenti software dedicati.

I casi studio permetteranno agli studenti di sviluppare consapevolezza del proprio livello di apprendimento e della capacità di applicare le tecniche studiate in contesti realistici. Inoltre, la soluzione di problemi reali favorirà lo sviluppo del pensiero critico, della creatività, delle capacità di problem solving e delle competenze decisionali.

Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:

• analizzare un problema decisionale nel settore energetico e ambientale;
• formulare modelli matematici a supporto delle decisioni;
• identificare e valutare soluzioni alternative attraverso tecniche di scenario analysis;
• utilizzare indicatori di prestazione per valutare e confrontare differenti strategie;
• affrontare problemi decisionali in presenza di incertezza;
• interpretare criticamente i risultati ottenuti discutendone efficacia, sostenibilità e robustezza.

MODALITA' DIDATTICHE

Si informa che questo insegnamento è erogato in modalità blended tramite la piattaforma Learn (9 ore di videolezioni online + 6 ore di lezioni in presenza).

Per richiedere l'accesso alla piattaforma, gli studenti devono contattare il Settore Metodi e Contenuti all'indirizzo edunext@aulaweb.unige.it.

Lezioni frontali integrate da esercitazioni applicative, discussione di casi studio, seminari e attività individuali e/o di gruppo.

Durante il corso potranno essere utilizzate metodologie di didattica attiva, interattiva e costruttiva finalizzate allo sviluppo sia delle competenze disciplinari sia delle competenze trasversali.

Gli studenti in possesso di una certificazione di disabilità o di una diagnosi di Disturbo Specifico dell’Apprendimento (DSA) (ai sensi della Legge 104/1992) o con Bisogni Educativi Speciali (BES), iscritti ai Servizi di Inclusione dell’Ateneo, possono richiedere strumenti compensativi e/o misure dispensative per lo svolgimento degli esami.

Gli studenti con disabilità, DSA o BES sono invitati a caricare preventivamente la propria certificazione sul portale di Ateneo servizionline.unige.it, nella sezione Studenti. La documentazione sarà verificata dai Servizi di Ateneo per l’Inclusione degli studenti con disabilità e con DSA.

All’inizio del corso, gli studenti sono invitati a contattare il docente per concordare le modalità di svolgimento dell’esame che, nel rispetto degli obiettivi formativi dell’insegnamento, tengano conto delle specifiche esigenze di apprendimento.

Per richiedere strumenti compensativi o misure dispensative, gli studenti con disabilità o con DSA devono compilare l’apposito Webform disponibile all’indirizzo https://unige.it/disabilita-dsa, almeno 7 giorni lavorativi prima della data dell’esame.

Gli studenti con BES possono invece inviare la propria richiesta via e-mail al docente, mettendo in copia la Delegata di Dipartimento, Prof.ssa Elena Lagomarsino (inclusione.economia@unige.it), e l’Ufficio Inclusione (inclusione.studenti@info.unige.it).

PROGRAMMA/CONTENUTO

Parte 1: Introduzione al supporto alle decisioni e all'ottimizzazione

• Processi decisionali nei sistemi energetici e ambientali
• Introduzione alla Ricerca Operativa e al supporto quantitativo alle decisioni
• Dai problemi reali ai modelli matematici
• Panoramica dei metodi e degli strumenti di ottimizzazione

Parte 2: Programmazione matematica per applicazioni energetiche

• Formulazione di modelli di ottimizzazione
• Funzione obiettivo, vincoli e variabili decisionali
• Esempi di problemi di ottimizzazione in ambito energetico e ambientale
• Introduzione agli strumenti software per l'implementazione dei modelli

Parte 3: Analisi di scenario e decisioni in condizioni di incertezza

• Fondamenti di teoria delle decisioni
• Alberi decisionali
• Generazione e valutazione degli scenari
• Analisi di sensibilità
• Approcci per la gestione dell'incertezza

Parte 4: Valutazione delle prestazioni e sostenibilità

• Indicatori chiave di prestazione (KPI)
• Concetti di valutazione multicriterio
• Analisi dei trade-off tra obiettivi economici, ambientali e operativi
• Confronto e interpretazione di soluzioni alternative

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Il materiale didattico e le indicazioni bibliografiche saranno forniti durante il corso e resi disponibili tramite AulaWeb.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Le lezioni online avranno inizio il 28 settembre 2026 (primo semestre).

Le 6 ore di lezioni in presenza si svolgeranno nel periodo compreso tra il 16 novembre e l'11 dicembre 2026 (primo semestre).

Ulteriori dettagli sul calendario delle lezioni saranno comunicati successivamente.

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La verifica dell'apprendimento prevede una prova scritta (quiz con domande a risposta multipla e numeriche con utilizzo di software) e lo sviluppo di un progetto (anche a gruppi), secondo modalità che saranno comunicate all'inizio del corso.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La valutazione sarà finalizzata a verificare:

• la conoscenza e la comprensione degli argomenti teorici trattati;
• la capacità di formulare e analizzare problemi decisionali;
• la capacità di applicare metodi di ottimizzazione e analisi di scenario;
• la capacità di interpretare criticamente i risultati ottenuti e comunicarli in modo efficace.