1. [I]nfo
  2. [M]oduli
  3. [B]acheca
  4. [P]rogramma
  5. [O]rari
  6. [E]sami
  7. E[v]enti
  8. [F]iles

Generali:

  • Dipartimento: Ingegneria
  • Codice di verbalizzazione: 8039309
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Non esistono propedeuticita' obbligatorie da rispettare. E' tuttavia vivamente consigliato come prerequisito avere sostenuto gli esami dei seguenti insegnamenti: Analisi Matematica I; Fondamenti di Informatica; Ricerca Operativa; Metodi e Modelli di Ottimizzazione Discreta 1; Teoria dei Fenomenti Aleatori 1.
  • Obiettivi: Gli allievi acquisiscono le conoscenze relative agli aspetti metodologici, teorici ed applicativi di temi avanzati della ricerca operativa. Vengono in particolare presentati un insieme di strumenti modellistici ed algoritmici per la risoluzione di problemi di logistica interna e esterna. In questo contesto il corso si articola nei temi fondamentali della modellazione di problemi di ottimizzazione e dei metodi di soluzione tramite algoritmi esatti e/o approssimati. Al termine del corso lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per analizzare e risolvere problemi di ottimizzazione nell'ambito della gestione dei sistemi di produzione e della logistica (*conoscenza e capacità di comprensione*). In particolare lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti quantitativi avanzati per la modellazione e soluzione di problemi di ottimizzazione, sviluppando specifiche capacità di problem solving al fine di risolvere problemi di natura decisionale tipici del mondo industriale, delle imprese e in generale dei sistemi complessi (*capacità di applicare conoscenza e comprensione*). Il riferimento a contesti applicativi e la necessità di individuare gli elementi importanti e le loro relazioni nello studio di un modello di ottimizzazione stimolano *autonomia di giudizio*, mentre la sintesi richiesta nella definizione del modello attraverso un opportuno linguaggio matematico stimola le *abilità comunicative*. Infine le conoscenze avanzate della Ricerca Operativa apprese nel corso contribuiscono a sviluppare *capacità di apprendimento* da parte dello studente mettendolo nelle condizioni di poter approfondire in maniera autonoma le tematiche affrontate.
  • Ricevimento: Lunedi', 10:00 - 13:00 (durante la prima meta' del secondo semestre); Mercoledi', 10.00 - 13.00 (in altro periodo dell'anno); per appuntamento email

Didattica:

  • A.A.: 2017/2018
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 6
  • Data Inizio Lezioni: 04/05/2018
  • Data Fine Lezioni: 16/06/2018
2021 © Università di TorVergata  |  FAQ  |  Contatta la Redazione  |