Chefi TRIKI

Chefi TRIKI

Professore II Fascia (Associato)

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09: RICERCA OPERATIVA.

Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi"

Ex Collegio Fiorini - Via per Arnesano - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7519

Chefi TRIKI è Prof. Associato di Ricerca Operativa (Settore MAT/09) 

Area di competenza:

Ricerca operativa, logistica e trasporti

Curriculum Vitae

Chefi TRIKI è Prof. Associato di Ricerca Operativa (Settore MAT/09) Conseguita la laurea in Ingegneria Elettromeccanica presso la Scuola di Ingegneria di Tunisi, ha conseguito il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria dei Sistemi ed Informatica presso l’Università della Calabria. La sua attività di ricerca è incentrata sulla definizione dei modelli e sullo sviluppo di metodi e modelli di ottimizzazione per la soluzione di problemi di decisioni nel campo della logistica e dei trasporti.

 

Didattica

A.A. 2022/2023

MODELLAZIONE DEI SISTEMI INGEGNERISTICI

Corso di laurea INGEGNERIA PER L'INDUSTRIA SOSTENIBILE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Percorso comune

Sede Brindisi

RICERCA OPERATIVA

Corso di laurea MATEMATICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 42.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2021/2022

RICERCA OPERATIVA

Corso di laurea MATEMATICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 42.0

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

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MODELLAZIONE DEI SISTEMI INGEGNERISTICI

Corso di laurea INGEGNERIA PER L'INDUSTRIA SOSTENIBILE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 9.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso Percorso comune (999)

Sede Brindisi

Conoscenza dei concetti di base della Matematica.

Il corso vuole fornire agli studenti gli strumenti di modellazione che servono ad un ingegnere industriale per poter risolvere problemi matematici di natura praticia 

  1. ability to apply numerical methods for solving optimization problems.
  2. ability to analyze experimental data and build mathematical models with measurable goodness of these models.
  3. ability to analyze engineering problems and formulating solution procedures using systems of equations and non-linear functions.
  4. ability to analyze mathematical models and solve ODE’s
  5. ability to program several numerical methods in solving a multidisciplinary process or system.

Lezioni ed esertitazioni

esame scritto ed un orale basato sulla discussione di un elaborato

Disponibili sul portale https://studenti.unisalento.it/

Richiamo e consolidamento di nozioni di Analisi Matematica 1 e Geometria

• Calcolo matriciale

• Sistemi di equazioni e disequazioni lineari

• Trigonometria

• Derivate, integrali e condizioni di minimo/massimo in una variabile

 

Introduzione all’ottimizzazione non vincolata

• Concetti di base: derivate parziali, gradiente, Hessiano, curve e superfici

• Condizioni di ottimalità di Karush-Kuhn-Tucker

• Metodo del gradiente, metodo di Newton

 

Ulteriori strumenti matematici:

• Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie

Numerical Methods for Engineers by S. Chapra and R. Canale (8th Edition), McGraw Hill, 2021

MODELLAZIONE DEI SISTEMI INGEGNERISTICI (MAT/09)
RICERCA OPERATIVA

Corso di laurea MATEMATICA

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 42.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 27/02/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

nessun corso

Il corso si concentra sullo studio dei modelli e delle tecniche matematiche utili per comprendere e applicare la Ricerca Operativa.

(1) Identificare, analizzare e formulare problemi di PL e PLI

(2) Imparare varie tecniche quantitative per affrontare la risoluzione dei problemi decisionali 

(3) Utilizzare un software di ottimizzazione per modellare e risolvere i problemi decisionali

Lezioni, esercitazioni e implementazioni con l'uso di un software

Esoneri durante le lezioni o discussione di elaborati implementati con l'uso di software come esame finale

Disponibili sul portale https://studenti.unisalento.it/

1. Introduzione alla programmazione lineare

2. Geometria della programmazione lineare

3. Dualità e analisi post-ottimale

4. Programmazione lineare intera

5. Modelli di rete

Operations Research, An Introduction, 9th Ed., by Hamdy A. Taha, 2011, Prentice Hall

RICERCA OPERATIVA (MAT/09)
RICERCA OPERATIVA

Corso di laurea MATEMATICA

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 42.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 21/02/2022 al 03/06/2022)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

nessun corso

Il corso si concentra sullo studio dei modelli e delle tecniche matematiche utili per comprendere e applicare la Ricerca Operativa.

(1) Identificare, analizzare e formulare problemi di PL 

(2) Imparare varie tecniche quantitative per affrontare la risoluzione dei problemi decisionali 

(3) Utilizzare un software di ottimizzazione per modellare e risolvere i problemi decisionali

Lezioni ed esercitazioni

Esoneri e/o esame scritto finale

Da definire

1. Introduzione alla programmazione lineare

2. Geometria della programmazione lineare

3. Dualità e analisi post-ottimale

4. Programmazione lineare intera

5. Modelli di rete

Operations Research, An Introduction, 9th Ed., by Hamdy A. Taha, 2011, Prentice Hall

RICERCA OPERATIVA (MAT/09)

Pubblicazioni

https://scholar.google.it/citations?hl=it&user=worfac8AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

Temi di ricerca

·       Definizione e Soluzione di Problemi di Programmazione Stocastica

L’attività di ricerca è stata concentrata sulla robustezza della soluzione nel modello di programmazione stocastica con ricorso a 2-stadi. E’ stato sviluppato un metodo di soluzione specializzato per il problema con ricorso stretto ed una sua implementazione parallela ed è stata proposta una formulazione originale per il ricorso limitato ed un nuovo approccio, basato sui metodi a punti interni di tipo path-following primale-duale, per la sua soluzione.

 

·       Modelli di Ottimizzazione per la Gestione dei Mercati Elettrici Competitivi

L’interesse per la gestione dei sistemi elettrici è nato con l’avvento della liberalizzazione dei mercati elettrici con la quale è sorta la necessità di sviluppare nuovi modelli di ottimizzazione e i relativi metodi di soluzione. In questo contesto sono stati proposti vari modelli (deterministici e stocastici) di supporto alle decisioni per alcuni attori del sistema elettrico, quali il gestore del mercato elettrico, i produttori, i grossisti e i distributori.

 

·       Problemi di Routing (Deterministici e Stocastici)

Il lavoro svolto in questo settore si è focalizzato principalmente sui problemi di routing con vincoli di periodicità, estendendo, cioè l’orizzonto temporale di pianificazione al caso di multi-giorni. Sono stati affrontati e risolti per la prima volta il problema di TSP asimmetrico periodico ed il problema di RPP periodico. E’ stato, inoltre, risolto un problema di VRP reale in cui è necessario combinare il problema di distribuzione con quello del packing in un ambito di orizzonte temporale esteso a più giorni utilizzando la tecnica del rolling-horizon. Infine, è stato risolto il problema del Lane Covering con finestre temporali utilizzando euristiche basate sul rilassamento lagrangiano.

I recenti interessi di ricerca nel contesto del Routing riguardano lo sviluppo di strategie di soluzione per problemi di routing di tipo dinamico e stocastico.

 

·       Metodi di Routing per Reti di Telecomunicazione Wireless (Deterministici e Probabilistici)

I problemi presi in esame in questo contesto riguardano il routing ottimo, l’allocazione e la schedulazione delle risorse, la soluzione di problemi di Minimum Energy Broadcasting e Multicasting anche di tipo Probabilistico per reti wireless di tipo Multi-Hop e per problemi di Steiner Tree con Delays.

 

·       Tecniche Computazionali Avanzate per Problemi di Ottimizzazione

I problemi di programmazione stocastica sono spesso caratterizzati con un numero di scenari (realizzazioni delle variabili aleatorie) molto elevato in modo da rendere non praticabile la loro soluzione su sistemi di calcolo convenzionale. Perciò sono state proposte varie implementazioni parallele per i problemi di programmazione stocastica a 2-stadi. Le tecniche computazionali avanzate sono state, inoltre, impiegate per la parallelizzazione di procedure di addestramento di reti neurali per la previsioni degli errori dei sensori nelle reti di comunicazione.