Main goal: develop skills and background to
- understand and formulate real-world problems;
- construct mathematical models that abstract the essence of real-world problems;
- solve the mathematical models of real-world problems.
Specific goals are detailed next according to Dublin descriptors.
- Knowledge and understanding: at the end of the course, students are expected to know the fundamental aspects of quantitative methods involving operations research, mathematical programming and analytics as support to decision making.
- Applying knowledge and understanding: at the end of the course, students are expected to know how to rely on mathematical programming techniques and computer software (e.g., Microsoft Excel) to practically address real-world problems in economics.
- Making judgements: the whole course is organized so as to make the students ask (themselves) the “right” questions. To achieve this objective, computer lab activities, exercise sessions, homework assignments, case study analyses are resorted to in a flipped classroom context.
- Communication: students are continuously invited to lead lectures and participate directly and actively in the learning process in flipped classroom schemes.
- Lifelong learning skills: lectures are devised to encourage self-motivated pursuit of knowledge. In fact, as detailed above, but also in the light of an ongoing evaluation approach, students are urged to develop a leading role during the lectures in a cooperative, as well as competitive environment.
- understand and formulate real-world problems;
- construct mathematical models that abstract the essence of real-world problems;
- solve the mathematical models of real-world problems.
Specific goals are detailed next according to Dublin descriptors.
- Knowledge and understanding: at the end of the course, students are expected to know the fundamental aspects of quantitative methods involving operations research, mathematical programming and analytics as support to decision making.
- Applying knowledge and understanding: at the end of the course, students are expected to know how to rely on mathematical programming techniques and computer software (e.g., Microsoft Excel) to practically address real-world problems in economics.
- Making judgements: the whole course is organized so as to make the students ask (themselves) the “right” questions. To achieve this objective, computer lab activities, exercise sessions, homework assignments, case study analyses are resorted to in a flipped classroom context.
- Communication: students are continuously invited to lead lectures and participate directly and actively in the learning process in flipped classroom schemes.
- Lifelong learning skills: lectures are devised to encourage self-motivated pursuit of knowledge. In fact, as detailed above, but also in the light of an ongoing evaluation approach, students are urged to develop a leading role during the lectures in a cooperative, as well as competitive environment.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
Unità 1 - Aspetti applicati (40 ore)
1.a (20 ore) Tecniche di modellazione attraverso la programmazione matematica e l'analisi di casi di studio (ad esempio, pianificazione, logistica, capital budgeting, trasporti, problemi di assegnazione, selezione del portafoglio, ecc.).
1.b (20 ore) Come risolvere i modelli dei problemi: algoritmi e software Microsoft Excel solver.
Unità 2 - Teoria (20 ore)
Proprietà dei problemi di programmazione matematica. In particolare,
- programmazione lineare: logica e geometria della programmazione lineare, dualità, analisi di sensibilità;
- aspetti di base della programmazione intera;
- uno sguardo alla programmazione non lineare.
Libri di testo adottati:
Taha H.A. (2017) Operations Research: An Introduction (Pearson).
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015) Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Appunti forniti dal docente.
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015), Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Programma
Il corso si concentra sugli aspetti fondamentali della ricerca operativa, della programmazione matematica e dell'analisi. Gli argomenti principali sono organizzati secondo le seguenti unità didattiche.Unità 1 - Aspetti applicati (40 ore)
1.a (20 ore) Tecniche di modellazione attraverso la programmazione matematica e l'analisi di casi di studio (ad esempio, pianificazione, logistica, capital budgeting, trasporti, problemi di assegnazione, selezione del portafoglio, ecc.).
1.b (20 ore) Come risolvere i modelli dei problemi: algoritmi e software Microsoft Excel solver.
Unità 2 - Teoria (20 ore)
Proprietà dei problemi di programmazione matematica. In particolare,
- programmazione lineare: logica e geometria della programmazione lineare, dualità, analisi di sensibilità;
- aspetti di base della programmazione intera;
- uno sguardo alla programmazione non lineare.
Libri di testo adottati:
Taha H.A. (2017) Operations Research: An Introduction (Pearson).
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015) Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Appunti forniti dal docente.
Testi Adottati
Taha H.A. (2017), Operations Research: An Introduction (Pearson).Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015), Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Modalità Valutazione
Approccio di valutazione continua Per stimolare un atteggiamento attivo durante tutto il corso, nel processo di valutazione vengono presi in considerazione il comportamento degli studenti durante le lezioni e la loro disponibilità a partecipare alle attività didattiche. In particolare, gli studenti che si distinguono in modo positivo (ad esempio, grazie a una partecipazione proattiva o a un impegno eccellente dimostrato durante i ricevimenti) vengono premiati con valutazioni aggiuntive che contribuiranno al voto finale. Esami Prova intermedia al computer: volta a verificare la comprensione delle tecniche di modellizzazione di base e la conoscenza degli strumenti fondamentali di Microsoft Excel. Esame finale scritto, seguito da una breve discussione sugli elaborati degli studenti. L’esame consiste in: - domande scritte (su aspetti teorici); - esercizi da risolvere anche con l’aiuto del risolutore di Microsoft Excel, per verificare la capacità degli studenti di elaborare in modo autonomo i principali argomenti del corso e di utilizzare tecniche di programmazione matematica e software informatici per affrontare concretamente problemi reali in ambito economico.
scheda docente
materiale didattico
Unità 1 - Aspetti applicati (40 ore)
1.a (20 ore) Tecniche di modellazione attraverso la programmazione matematica e l'analisi di casi di studio (ad esempio, pianificazione, logistica, capital budgeting, trasporti, problemi di assegnazione, selezione del portafoglio, ecc.).
1.b (20 ore) Come risolvere i modelli dei problemi: algoritmi e software Microsoft Excel solver.
Unità 2 - Teoria (20 ore)
Proprietà dei problemi di programmazione matematica. In particolare,
- programmazione lineare: logica e geometria della programmazione lineare, dualità, analisi di sensibilità;
- aspetti di base della programmazione intera;
- uno sguardo alla programmazione non lineare.
Libri di testo adottati:
Taha H.A. (2017) Operations Research: An Introduction (Pearson).
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015) Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Appunti forniti dal docente.
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015), Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Programma
Il corso si concentra sugli aspetti fondamentali della ricerca operativa, della programmazione matematica e dell'analisi. Gli argomenti principali sono organizzati secondo le seguenti unità didattiche.Unità 1 - Aspetti applicati (40 ore)
1.a (20 ore) Tecniche di modellazione attraverso la programmazione matematica e l'analisi di casi di studio (ad esempio, pianificazione, logistica, capital budgeting, trasporti, problemi di assegnazione, selezione del portafoglio, ecc.).
1.b (20 ore) Come risolvere i modelli dei problemi: algoritmi e software Microsoft Excel solver.
Unità 2 - Teoria (20 ore)
Proprietà dei problemi di programmazione matematica. In particolare,
- programmazione lineare: logica e geometria della programmazione lineare, dualità, analisi di sensibilità;
- aspetti di base della programmazione intera;
- uno sguardo alla programmazione non lineare.
Libri di testo adottati:
Taha H.A. (2017) Operations Research: An Introduction (Pearson).
Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015) Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Appunti forniti dal docente.
Testi Adottati
Taha H.A. (2017), Operations Research: An Introduction (Pearson).Hillier F.S., Lieberman G.J. (2015), Introduction to Operations Research (McGraw-Hill Education).
Modalità Valutazione
Approccio di valutazione continua Per stimolare un atteggiamento attivo durante tutto il corso, nel processo di valutazione vengono presi in considerazione il comportamento degli studenti durante le lezioni e la loro disponibilità a partecipare alle attività didattiche. In particolare, gli studenti che si distinguono in modo positivo (ad esempio, grazie a una partecipazione proattiva o a un impegno eccellente dimostrato durante i ricevimenti) vengono premiati con valutazioni aggiuntive che contribuiranno al voto finale. Esami Prova intermedia al computer: volta a verificare la comprensione delle tecniche di modellizzazione di base e la conoscenza degli strumenti fondamentali di Microsoft Excel. Esame finale scritto, seguito da una breve discussione sugli elaborati degli studenti. L’esame consiste in: - domande scritte (su aspetti teorici); - esercizi da risolvere anche con l’aiuto del risolutore di Microsoft Excel, per verificare la capacità degli studenti di elaborare in modo autonomo i principali argomenti del corso e di utilizzare tecniche di programmazione matematica e software informatici per affrontare concretamente problemi reali in ambito economico.