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Enrolled
Algoritmi e ricerca operativa

Codice insegnamento: E3101Q110

Docenti:
P. Bonizzoni, A. Leporati, G. Lulli, G. Mauri, E. Messina, A. Dennunzio

Obiettivi dell'insegnamento:
L'insegnamento intende introdurre le principali tecniche algoritmiche (programmazione dinamica, greedy) e gli strumenti di base della ricerca operativa; gli studenti acquisiranno la capacità di formulare modelli di programmazione matematica per la pianificazione e la gestione delle risorse, e di applicare le più idonee tecniche algoritmiche per la loro analisi e soluzione. 

Algoritmi e strutture dati 2

  • Programmazione dinamica
  • Esempi introduttivi
  • Caratteristiche principali 
  • Implementazione con matrici 
  • Algoritmi su grafi
  • Rappresentazione in memoria di un grafo.
  • Visita in ampiezza e in profondità di un grafo.
  • Ricerca delle componenti connesse di un grafo non orientato. 

  • Ricerca delle componenti (fortemente) connesse in un grafo orientato

Ricerca operativa

  • Formulazione di modelli di programmazione matematicaProgrammazione Lineare (PL): interpretazione geometrica
  • Metodi Risolutivi della Programmazione Lineare: Algoritmo del Simplesso, e Metodo delle due fasi
  • Dualità e Analisi di Sensitività nella Programmazione Lineare
  • Programmazione Lineare Intera e Metodo Branch & Bound
  • Teoria delle decisioni e alberi decisionali
  • PNL non vincolata: metodo del gradiente, metodo di newton
  • PNL vincolata: condizioni di ottimalità di KKT

Laboratorio di Algoritmi e Ricerca Operativa

  • Soluzione con greedy, PD e PL di problemi di ottimizzazione su grafi:
  • cammini minimi
  • problemi di flusso
  • albero di copertura
  • formulazione e soluzione problemi in PL, PLI e PNL 

Testi consigliati:

  • Introduzione agli algoritmi e strutture dati (II ediz. McGraw-Hill) autori: T. H. Cormen, C. E. Leinserson, R. L. Rivest, C. Stein
  • Ricerca Operativa (VIII ediz. McGraw-Hill) autori: Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman
Further readings
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