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: 8039259
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Non esistono propedeuticità obbligatorie da rispettare. E' tuttavia necessario conoscere la teoria dei grafi, l'ottimizzazione su rete ed i metodi di base della Ricerca Operativa incluso quelli della programmazione intera.
  • Obiettivi: OBIETTIVI FORMATIVI: 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 per la gestione di sistemi complessi in ambito produttivo, dei trasporti e della fornitura di servizi con l'obiettivo di analizzarne modelli e metodi e le principali applicazioni. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Al termine del corso lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per analizzare e risolvere problemi di ottimizzazione come modelli di problemi di machine scheduling, project scheduling e di distribuzione. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: In particolare lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti quantitativi avanzati per la modellazione e soluzione di problemi di ottimizzazione nell'ambito della schedulazione delle attività di un progetto, 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. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: 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 l'autonomia di giudizio. ABILITÀ COMUNICATIVE: La sintesi richiesta nella definizione del modello attraverso un opportuno linguaggio matematico stimola le abilità comunicative. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: 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.: 2021/2022
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 6

Classe virtuale:

  • Nome classe: GIORDANI-8039259-MODELLI_PER_LA_GESTIONE_DI_SISTEMI_COMPLESSI
  • Link Microsoft Teams: Link
  • Docente: GIORDANI STEFANO
2021 © Università di TorVergata  |  FAQ  |  Contatta la Redazione  |