OTTIMIZZAZIONE SU RETI

Anno accademico 2020/2021 - 1° anno
Docente: Gabriella COLAJANNI
Crediti: 6
SSD: MAT/09 - Ricerca operativa
Organizzazione didattica: 150 ore d'impegno totale, 103 di studio individuale, 35 di lezione frontale, 12 di esercitazione
Semestre:

Obiettivi formativi

Gli obiettivi del corso di Ottimizzazione su reti sono i seguenti:

  • formulare problemi di equilibrio del traffico nel caso dinamico in termini di reti, introducendo anche vincoli di capacità, vincoli aggiuntivi e termini di ritardo;
  • valutare l'importanza delle singole componenti di una rete;
  • costruire una rete a più livelli per problemi di produzione e distribuzione merci, per reti elettriche e nel caso di fusione tra aziende;
  • applicare i modelli teorici a realtà aziendali.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

Alla fine del corso di Ottimizzazione su reti, lo studente, oltre ad aver acquisito le conoscenze e le capacità di base nell’ambito dell'ottimizzazione e della modellizzazione matematica, dimostrerà di:

  • saper trasformare situazioni reali di massimizzazione di profitti, minimizzazione di costi e di rischi,... in modelli matematici;
  • possedere conoscenze e capacità di comprensione di testi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding):

Le conoscenze teoriche e pratiche acquisite durante il corso permetteranno allo studente di:

  • analizzare criticamente varie situazioni aziendali;
  • proporre soluzioni ottimali a problemi complessi;
  • identificare l'essenza di un problema e applicare principi generali a casi specifici.

Autonomia di giudizio (making judgements):

Lo studente, in virtù della formazione acquisita, anche di tipo analitico-quantitativo, sarà in grado di analizzare ed interpretare criticamente i dati forniti.

Abilità comunicative (communication skills):

Alla fine del corso di Ottimizzazione su reti lo studente sarà in grado di:

  • trasmettere la propria esperienza e conoscenza ad altri;
  • confrontarsi con gli altri, specialmente nell'elaborazione di progetti in cui si lavora in gruppo.

Capacità di apprendimento (learning skills):

  • Lo studente avrà acquisito capacità di apprendere, anche in modo autonomo, ulteriori conoscenze sui problemi di matematica applicata. Tali capacità gli consentiranno di affrontare e risolvere problemi concreti di ottimizzazione.


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

L'insegnamento verrà svolto mediante lezioni frontali, esercitazioni in aula e presso i laboratori informatici e seminari.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.


Prerequisiti richiesti

Sono richiesti i concetti di base dell'Algebra Lineare (vettori e matrici), dell'Analisi Matematica I e II (differenziabilità, convessità di insiemi e funzioni, topologia, ...), della Ricerca Operativa (concetto di rete e di disequazione variazionale) e dell'Ottimizzazione (problemi di minimo, sottodifferenziali,...).

Tali conoscenze sono da interndersi come importanti.


Frequenza lezioni

La frequenza è fortemente consigliata, in quanto si svolgeranno in aula delle esercitazioni.


Contenuti del corso

Reti:

  • Reti di catene di offerte: la fusione orizzontale di aziende. Presentazione dei modelli prima e dopo le fusioni; problemi di ottimizzazione associati; misura del vantaggio strategico associato alle fusioni orizzontali. Modelli di reti di catene di offerte con interessi ambientali.
  • Disequazioni variazionali per problemi di vendita all’asta: presentazione del modello, condizione di equilibrio e caratterizzazione mediante formulazione variazionale.

Reti a più livelli:

  • Reti a strati con tre livelli di decisionisti: modello economico in presenza di produttori, dettaglianti e consumatori con commercio elettronico; condizioni di ottimalità e caratterizzazione mediante disequazione variazionale per i rappresentanti di ogni livello; stato di equilibrio e formulazione variazionale per l’intera catena di offerte. Caso dinamico: modello con eccessi di produzione e di richiesta.
  • Reti di catene di offerte nel caso di bisogni critici con sorgenti esterne: modello con sanzioni per la carenza o l’eccesso di offerta ai punti di domanda. Problema di ottimizzazione e formulazione variazionale.
  • Reti di catene di fornitura di energia elettrica: presentazione del modello con produttori di energia elettrica, fornitori di energia, fornitori di servizi di trasmissione e mercati di domanda; condizioni di ottimalità e caratterizzazione mediante disequazione variazionale per i rappresentanti di ogni livello; stato di equilibrio e formulazione variazionale per l'intera rete. Presentazione del modello con fornitori di combustibile non rinnovabile e condizioni di ottimalità.
  • Reti di catene di offerte a ciclo chiuso con riciclo di materiali: catena diretta e catena inversa. Comportamento dei fornitori di materiale grezzo, dei produttori, dei dettaglianti, dei mercati di domanda, dei centri di recupero. Formulazione variazionale.

Applicazioni in Matlab.


Testi di riferimento

  1. P. Daniele, “Dynamic Networks and Evolutionary Variational Inequalities", Edward Elgar Publishing, 2006.
  2. A. Nagurney, J. Dong, "Supernetworks", Edward Elgar Publishing, 2002.
  3. Materiale didattico fornito dal docente.


Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Reti di traffico nel caso statico in presenza di vincoli di capacità
2Reti di traffico nel caso dinamico
3Il modello del traffico con vincoli aggiuntivi
4La fusione tra due aziende con e senza interessi ambientali
5Il modello matematico della vendita all'asta
6Supernetwork con tre livelli di decisionisti
7Reti di catene di offerte nel caso di bisogni critici con sorgenti esterne
8Reti di catene di fornitura di energia elettrica con e senza i fornitori di combustibile non rinnovabile
9Reti di catene di offerte a ciclo chiuso con riciclo di materiali

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame finale consiste in una prova orale durante la quale il candidato dimostra di aver assimilato gli argomenti trattati nel corso.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Presentare il modello di fusione tra due aziende con e senza interessi ambientali.

Presentare il modello matematico della vendita all'asta.

Presentare le reti a strati con tre livelli di decisionisti.

Esaminare il comportamento dei produttori.

Presentare le reti di catene di offerte nel caso di bisogni critici con sorgenti esterne.

Presentare le reti di catene di fornitura di energia elettrica con e senza i fornitori di combustibile non rinnovabile.

Presentare le reti di catene di offerte a ciclo chiuso con riciclo di materiali ed esaminare il comportamento dei centri di recupero.