Gianpaolo GHIANI

Gianpaolo GHIANI

Professore I Fascia (Ordinario/Straordinario)

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09: RICERCA OPERATIVA.

gianpaolo.ghiani@unisalento.it

Dipartimento di Ingegneria dell'Innovazione

Centro Ecotekne Pal. O - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7791 +39 0832 29 7819

Area di competenza:

Business Intelligence, Metodi di Supporto alle Decisioni, Metodi e Modelli per la Logistica

Orario di ricevimento

Giovedì, 11:00 (corpo O, studio O-202) o in altro giorno/fascia oraria (da concordare)

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Curriculum Vitae

Gianpaolo Ghiani è Professore Ordinario di Ricerca Operativa (SSD MAT/09) presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università del Salento, dove insegna “Business Intelligence”, “Metodi di Supporto alle Decisioni” e “Metodi e Modelli per la Logistica”.

Conseguita la laurea in Ingegneria Elettronica, ha ottenuto il titolo di dottore di ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II".

Nel 1998 ha ricevuto il Transportation Science Dissertation Award dall'Institute for Operations Resarch and Management Science (INFORMS).

Nel 1998-99 è stato postdoctoral al GERAD (Groupe d'Etudes et de Recherche en Analyse des Decisions) di Montreal.

La sua attività di ricerca è incentrata sulla risoluzione di problemi di ottimizzazione discreta e sulla pianificazione e controllo dei sistemi logistici. I suoi articoli scientifici sono stati pubblicati su riviste internazionali comprendenti: Mathematical Programming, Operations Research, Operations Research Letters, Networks, Transportation Science, Transportation Research, Optimization Methods and Software, Computational Optimization and Applications, Computers and Operations Research, International Transactions in Operational Research, European Journal of Operational Research, Journal of the Operational Research Society, Parallel Computing, Journal of Intelligent Manufacturing Systems.

Ha tenuto corsi ufficiali ed integrativi presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II", l'Università degli Studi di Lecce, l'Università della Calabria, l’Università degli Studi di Brescia e l'Università di Verona.

È autore, con G. Laporte e R. Musmanno del volume “Introduction to Logistics Systems Planning and Control” (Wiley, New York, 2003).

 

E’ inoltre co-editor del volume "Modelli e metodi per le decisioni in condizioni di incertezza e rischio" (Mc-Graw Hill Italia, 2009).

Decision Support Systems (9 CFU)

I Semester 

Overview

This course addresses the principles and practice of decision support systems (DSS) and autonomous agents. Areas addressed are: architectures, operations research methods, artificial intelligence techniques, applications and case studies.

  

Course Content

1. Introduction: taxonomy of decisions, sample applications, Python tutorial (10 hours)

2. Forecasting, Prediction, Knowledge Discovery (20 hours)

     2.1 Introduction to machine learning: datasets, classification, clustering, rule mining, supervised and unsupervised methods, training, validation

     2.2 Supervised methods: classification and regression trees (CART), naive Bayes, logistic regression, nearest neighbor classifier, basics of advanced methods (neural networks, support vector machines, ...), model choice

     2.3 Unsupervised method: clustering, k-means algorithm, determination of the number of clusters

     2.4 Rule mining: a-priori algorithm

     2.5 Reccomendation systems

3. Performance assessment (10 hours)

3.1 Analytical methods

3.2 Discrete event simulation: basics, random number generation, output analysis, SIMIO

4. Automated Planning: (10 hours)

4.1 State space search in artificial intelligence

4.2 A* algorithm

4.3 STRIPS

5. A gentle introduction to optimization (18 hours)

4.1 Optimization problems, constraint satisfaction problems, graphical solution

4.2 Optimization model building, AMPL

4.3 Basics of linear optimization

4.4 Basics of discrete optimization

4.5 Basics of nonlinear optimization

4.6 Basics of optimization under uncertainty

4.7 Dynamic Programming (value function, Bellman equation, exact algorithm, approximate algorithms, applications: spell checking)

6. Introduction to heuristics: evaluation, constructive heuristics (greedy algorithms, feasibility pump, ...), improvement heuristics, metaheuristics (local search, variable neighborhood search, simulated annealing, GRASP, tabu search, genetic algorithms...) (10 hours)

7. Constraint Programming (3 hours)

7.1 Constraint propagation (basics), OPL

 

Prerequisite: calculus, probability theory, linear algebra

 

Examination: written, oral

The exam consists of two parts: a written test made up of 15 questions; an oral exam in which the student must show his/her ability to use the software tools presented in the course (Python libraries for machine learning, STRIPS, AMPL, SIMIO, ...)

 

Business Intelligence (9 CFU)

II Semester 

Overview

This course addresses the principles and practice of Business Intelligence (BI).

  

Course Content

1. Introduction: taxonomy of decisions, sample applications, Python tutorial (10 hours)

2. Forecasting, Prediction, Knowledge Discovery (15 hours)

     2.1 Introduction to machine learning: datasets, classification, clustering, rule mining, supervised and unsupervised methods, training, validation

     2.2 Supervised methods:

     2.3 Unsupervised method

     2.4 Rule mining: a-priori algorithm

3. Performance assessment (10 hours)

3.1 Analytical methods

3.2 Discrete event simulation: basics, random number generation, output analysis, SIMIO

5. A gentle introduction to optimization (10 hours)

6. Introduction to heuristics (10 hours)

7. Applications to logistic systems design and control (26 hours)

 

Prerequisite: calculus, probability theory, linear algebra

 

Examination: written, oral

The exam consists of two parts: a written test made up of 15 questions; an oral exam in which the student must show his/her ability to use the software tools presented in the course

 

Didattica

A.A. 2018/2019

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Percorso comune

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2017/2018

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Lingua INGLESE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2016/2017

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2015/2016

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2014/2015

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

A.A. 2013/2014

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Crediti 9.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso PERCORSO COMUNE

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BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2019 al 04/06/2019)

Lingua INGLESE

Percorso Percorso comune (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 24/09/2018 al 21/12/2018)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)
BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2018 al 01/06/2018)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 25/09/2017 al 22/12/2017)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)
BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2017 al 02/06/2017)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 26/09/2016 al 22/12/2016)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)
BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 29/02/2016 al 03/06/2016)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2015 al 18/12/2015)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)
BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 02/03/2015 al 06/06/2015)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 29/09/2014 al 13/01/2015)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)
BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)

Corso di laurea MANAGEMENT ENGINEERING - INGEGNERIA GESTIONALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno 1

Semestre Secondo Semestre (dal 03/03/2014 al 31/05/2014)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

BUSINESS INTELLIGENCE (MAT/09)
DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Corso di laurea COMPUTER ENGINEERING

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Anno accademico 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno 1

Semestre Primo Semestre (dal 30/09/2013 al 21/12/2013)

Lingua INGLESE

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

DECISION SUPPORT SYSTEMS (MAT/09)

Pubblicazioni

 

Libri

[B1] Co-editor, con R. Musmanno, del volume "Modelli e metodi per le decisioni in condizioni di incertezza e rischio" (Mc-Graw Hill Italia, 2008, in stampa).

[B2] G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno, "Introduction to Logistics Systems Planning and Control", Wiley, Chichester (UK), 2003.

[B3] G. Ghiani, R. Musmanno, "Modelli e Metodi per l’Organizzazione dei Sistemi Logistici", Pitagora Editrice, Bologna, 2000.

 

Articoli su Riviste Internazionali

[I.1] G. Bruno, G. Ghiani, G. Improta (1998), "A Multi-modal Approach to the Location of a Rapid Transit Line", European Journal of Operational Research, 104, 321-332.

[I.2] G. Ghiani et al. (1998), "Some personal views on the current state and the future of Locational Analysis", European Journal of Operational Research, 104, 269-287.

[I.3] G. Ghiani, G. Improta (2000), "An Algorithm for the Hierarchical Chinese Postman Problem", Operations Research Letters, 26/1, 27-32.

[I.4] G. Bruno, G. Ghiani, G. Improta (2000), "Dynamic Positioning of Idle Automated Guided Vehicles", Journal of Intelligent Manufacturing, 11, 209-215

[I.5] G. Ghiani, G. Improta (2000), "An Efficient Transformation of the Generalized Vehicle Routing Problem", European Journal of Operational Research, 122, 11-17.

[I.6] G. Ghiani, G. Laporte (1999), "Eulerian Location Problems", Networks, 34\4, 291-302.

[I.7] G. Ghiani, G. Laporte (2000), "A Branch-and-Cut Algorithm for the Undirected Rural Postman Problem", Mathematical Programming, 87/3, 467-481.

[I.8] G. Ghiani, G. Improta, G. Laporte (2001), "The Capacitated Arc Routing Problem with Intermediate Facilities", Networks 37/3, 134-143.

[I.9] G. Ghiani, G. Improta (2001), "The Laser-Plotter Beam Routing Problem", Journal of the Operational Research Society 52, 945-951.

[I.10] G. Ghiani, G. Laporte (2001), "Location-Arc Routing Problems", OPSEARCH, 38/2, 151-159.

[I.11] B. De Rosa, G. Ghiani, G. Improta, R. Musmanno (2001), "The Arc Routing and Scheduling Problem with Transshipment", Transportation Science, 36/3, 301-313.

[I.12] G. Ghiani, F. Guerriero, R. Musmanno (2002), "The Capacitated Plant Location Problem with Multiple Facilities in the Same Site", Computers and Operations Research, 29/13, 1903-1912.

[I.13] G. Ghiani, L. Grandinetti, F. Guerriero, R. Musmanno (2002), "A Lagrangean Heuristic for the Plant Location Problem with Multiple Facilities in the Same Site", Optimization Methods and Software, 17/6, 1059-1076.

[I.14] G. Bruno, G. Ghiani, G. Improta, E. Manni (2005), "A Tabu Search Heuristic for the Optimization of a Multi-Stage Component Placement System", Journal of Discrete Mathematical Sciences and Criptography, 8/2, 271-285.

[I.15] G. Ghiani, F. Guerriero, G. Improta, R. Musmanno (2005), "Solving a Complex Public Waste Collection Problem in Southern Italy", International Transactions in Operational Research, 12, 135-144.

[I.16] P. Caricato, G. Ghiani, A. Grieco, E. Guerriero (2003), "Parallel Tabu Search for a Pickup and Delivery Problem under Track Contention ", Parallel Computing 29, 631-639.

[I.17] G. Ghiani, A. Grieco, E. Guerriero, R. Musmanno (2003), "Allocating Production Batches to Subcontractors by Fuzzy Goal Programming", International Transactions in Operational Research 10/3, 295-306.

[I.18] G. Ghiani, F. Guerriero, G. Laporte, R. Musmanno (2003), "Real-Time Vehicle Routing: Solution Concepts, Algorithms and Parallel Computing Strategies", "invited review", European Journal of Operational Research 151, 1-11.

[I.19] G. Ghiani, R. Musmanno, G. Paletta, C. Triki (2005), "A Heuristic for the Periodic Rural Postman Problem", Computers and Operations Research 32/2, 219-228.

[I.20] E. Cabral, G. Ghiani, M. Gendreau, G. Laporte (2004), "Solving the Hierarchical Chinese Postman Problem as a Rural Postman Problem", European Journal of Operational Research, 155, 44-50.

[I.21]A. Attanasio, J.F. Cordeau, G. Ghiani, G. Laporte (2004), "Parallel Tabu Search Heuristics for the Dynamic Multi-Vehicle Dial-a-Ride Problem", Parallel Computing 30/3, 377-387.

[I.22] P. Caricato, G. Ghiani, A. Grieco, R. Musmanno (2007), Improved Formulation, Branch-and-Cut and Tabu Search Heuristic for Single Loop Material Flow System Design, European Journal of Operational Research, 178\1, 85-91.

[I.23] P. Caricato, G. Ghiani, A. Grieco, R. Musmanno (2005), Batch Scheduling in a Two-Stage Flow Shop with Parallel and Bottleneck Machines, Journal of Statistics and Management Sciences 8/1, 121-130.

[I.24] G. Ghiani, R. Musmanno, Recent algorithmic advances for Arc Routing Problems (2006), Computers and Operations Research 33/12, 3361-3362.

[I.25] G. Ghiani, D. Laganà, R. Musmanno (2006), A New Constructive Heuristic for the Undirected Rural Postman Problem, Computers and Operations Research 33/12, 3450-3457.

[I.26] G. Ghiani, F. Guerriero, G. Laporte, R. Musmanno (2004), "The Arc Routing Problem with Intermediate Facilities under Capacity and Distance Restrictions", Journal of Mathematical Modelling and Algorithms, 3, 209-223.

[I.27] G. Ghiani, P. Legato, R. Musmanno, F. Vocaturo (2004), "Optimization via Simulation: Solution Concepts, Algorithms, Parallel Computing Strategies and Commercial Software", Journal of Computing, 3/3, 7-12.

[I.28] A. Attanasio, G. Ghiani, L. Grandinetti, F. Guerriero (2006), "Auction Algorithms for Decentralized Parallel Machine Scheduling", Parallel Computing 32/9, 701-709.

[I.29] P. Beraldi, G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno (2005), "Efficient Neighborhood Search for the Probabilistic Pickup and Delivery Travelling Salesman Problem", Networks, 45/4, 195-198.

[I.30] G. Ghiani, P. Legato, R. Musmanno, F. Vocaturo (2007), "A Combined Procedure for Discrete Simulation-Optimization Problems based on the Simulated Annealing Framework", Computational Optimization and Applications 38, 133-145.

[I.31]P. Beraldi, G. Ghiani, A. Grieco, E. Guerriero (2006), "A Fix and Relax Heuristic for a Stochastic Lot-Sizing Problem", Computational Optimization and Applications 33, 303-318.

[I.32] P. Beraldi, G. Ghiani, A, Grieco, E. Guerriero (2006), "Scenario-Based Planning for Lot-Sizing and Scheduling with Uncertain Processing Times", International Journal of Production Economics, 101/1, 140-149.

[I.33] G. Ghiani, G. Laporte, F. Semet (2006), "The Black and White Traveling Salesman Problem", Operations Research 54, 366-378.

[I.34] A. Attanasio, A. Fuduli, G. Ghiani, C. Triki (2007), "Integrated Shipment Dispatching and Packing Problems: a Case Study", Journal of Mathematical Modelling and Algorithms 6, 77-85.

[I.35] G. Ghiani, A. Grieco, E. Guerriero (2007), "An exact solution to the TLP problem in a NC Machine", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 23/6, 645-649.

[I.36] G. Ghiani, A. Quaranta, C. Triki (2007), "New Policies for the Dynamic Travelling Salesman Problem", Optimization Methods and Software, 22/6, 971 - 983.

[I.37] P. Beraldi, G. Ghiani, A.Grieco, E. Guerriero (2008), “Rolling-Horizon and Fix-and-Relax Heuristics for the Parallel Machine Lot-sizing and Scheduling Problem with Sequence-Dependent Set-up Costs”, Computers and Operations Research, 35/11, 3644-3656.

[I.38] G. Ghiani, E. Manni e C. Triki (2008) “The Lane Covering Problem with Time Windows”, Journal of Discrete Mathematical Sciences and Cryptography 11/1, 67-81.

[I.39] G. Ghiani, D. Laganà, G. Laporte, F. Mari (2008), “Ant Colony Optimization Metaheuristics for the Arc Routing Problem with Intermediate Facilities under Capacity and Length Restrictions”, Journal of Heuristics, accettato per la pubblicazione.

[I.40] G. Ghiani, G. Laporte, E. Manni, R. Musmanno. “Waiting Strategies for the Dynamic and Stochastic Traveling Salesman Problem”. International Journal of Operations Research. 5(4):233-241, 2008.

[I.41] G. Ghiani, E. Manni, A. Quaranta, C. Triki (2009), "Anticipatory Algorithms for Same-Day Courier Dispatching", Transportation Research – Part E, 45, 95-105.

[I.42] G. Ghiani, A. Grieco, E. Guerriero (2008), Solving the job sequencing and tool switching problem as a nonlinear least cost Hamiltonian cycle problem, accettato per la pubblicazione su Networks.

[I.43] P. Beraldi, G. Ghiani, R. Musmanno, F. Vocaturo, “Efficient neighborhood search for the probabilistic multi-vehicle pickup and delivery problem”, accettato per la pubblicazione su Asian-Pacific Journal of Operational Research.

[I.44] G. Ghiani, E. Manni, A. Quaranta, “The Shift Scheduling Problem in the Same-Day Courier Industry”, accettato per la pubblicazione su Transportation Science.

 

Temi di ricerca

Time-dependent vehicle routing problems

Machine learning algorithms for automatic heuristic design

Question Answering Systems and Chatbots