OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA

Insegnamento
OTTIMIZZAZIONE COMBINATORIA
Insegnamento in inglese
COMBINATORIAL OPTIMIZATION
Settore disciplinare
MAT/09
Corso di studi di riferimento
MATEMATICA
Tipo corso di studio
Laurea Magistrale
Crediti
9.0
Ripartizione oraria
Ore Attività frontale: 63.0
Anno accademico
2019/2020
Anno di erogazione
2020/2021
Anno di corso
2
Lingua
ITALIANO
Percorso
APPLICATIVO

Descrizione dell'insegnamento

Il programma dell'insegnamento è provvisorio e potrebbe subire delle modifiche

Conoscenza dei concetti di base della Matematica.

Il corso ha l'obiettivo di fornire una panoramica dei concetti fondamentali dell’Ottimizzazione Combinatoria e di alcuni degli algoritmi principali per la soluzione di problemi combinatori.

Conoscenze e comprensione: Risultati fondamentali e avanzati di Ottimizzazione Combinatoria e problematiche di ricerca classiche e attuali.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: * essere in grado di produrre dimostrazioni rigorose e descrizioni formali di algoritmi per problemi combinatori; * essere in grado di formalizzare e risolvere problemi di moderata difficoltà nell’ambito della Ottimizzazione Combinatoria. * essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi avanzati e articoli di ricerca nell’ambito della Ottimizzazione Combinatoria.

Autonomia di giudizio: L’esposizione dei contenuti e delle argomentazioni sarà svolta in modo da migliorare la capacità dello studente di identificare gli elementi rilevanti in situazioni e problemi anche in contesti non matematici, nonché di riconoscere ragionamenti logici erronei.

Abilità comunicative: La presentazione degli argomenti sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione di una buona capacità di comunicare in modo chiaro e privo di ambiguità problemi, idee e soluzioni riguardanti la Ottimizzazione Combinatoria, ad un pubblico specializzato o generico.

Capacità di apprendimento: Sarà sollecitato l’approfondimento di argomenti, correlati con l’insegnamento, al fine di stimolare lo studio autonomo su testi avanzati e su articoli di ricerca.

 

Lezioni frontali ed esercitazioni in aula.

Orale

Gli studenti dovranno prenotarsi all’esame, utilizzando esclusivamente le modalità on-line previste dal sistema VOL.

Programmazione Matematica.  

Modelli di programmazione Lineare (Intera).  

Il linguaggio AMPL

Modelli avanzati

Dualità in programmazione Lineare

Programmazione Lineare Intera

Ottimizzazione su grafi

 

 

Lezioni di Ricerca Operativa Matteo Fischietti

Integer and Combinatorial Optimization Nemhauser Wolsey

Model Building in Mathematical Programming by Paul Williams

AMPL BOOK https://ampl.com/resources/the-ampl-book/chapter-downloads/

Semestre
Primo Semestre (dal 21/09/2020 al 18/12/2020)

Tipo esame
Non obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

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