Domenico Salvagnin

Modelli e Software per l'Ottimizzazione Discreta

1. Primo Appello: 24 gennaio 2019, ore 10:30 aula Le
2. Secondo Appello: 13 febbraio 2019, ore 10:30 aula Me
3. Appello Giugno: 10 luglio 2019, ore 12:00 aula Me
4. Appello Settembre: 29 agosto 2019, ore 10:30 aula Me

• Per gli appelli è necessaria l'iscrizione in UNIWEB.
• In caso di problemi con UNIWEB, presentatevi comunque all'appello (al caso peggiore la registrazione verrà effettuata all'appello successivo!!!)
• La consegna di un elaborato a tali appelli annulla l'eventuale voto ottenuto tramite compitini o in un appello precedente.

Programma del corso

• Programmazione matematica/vincolata
• Programmazione Lineare (LP)
• Cenni di dualità
• Programmazione Lineare Intera (MIP)
• Software LP/MIP
• Modellazione MIP
• Algoritmo Branch-&-Bound
• Algoritmo Branch-&-Cut
• Linguaggi di modellazione algebrica (con Python)
• Programmazione con Vincoli (CP)
• Software CP
• Soddisfacibilità booleana (SAT)
• Software SAT
• Modellazione avanzata e tecniche di decomposizione

Dispense/Materiale

• Introduzione all'ottimizzazione discreta
• Cenni di programmazione lineare e dualità
• Modelli di PLI
• Cenni di programmazione lineare intera
• Cenni di programmazione con vincoli
• Cenni di soddisfacibilità booleana
• Tecniche di decomposizione
• Slides software LP/MIP
• Domande di preparazione
• Python 3 tutorial
• Primo Esercizio Python
• Esempi di base docplex

Testi consigliati

Il corso non prevede un libro di testo. Alcune dispense verrano distribuite durante il corso.

Come testi di riferimento/consultazione si segnalano:

1. 1.
   Lezioni di Ricerca Operativa

   M. Fischetti, 2013
2. 2.
   Integrated Methods for Optimization

   J. Hooker, 2007
3. 3.
   Integer Programming

   L. Wolsey, 1998
4. 4.
   Constraint Integer Programming

   T. Achterberg, 2007

Heuristics for Mathematical Optimization