Ricerca operativa
Definizione
La ricerca operativa si occupa di risolvere problemi decisionali.
Problemi decisionali: Problemi in cui uno o più decisori devono effettuare delle scelte tra uno o più obiettivi.
Problemi di ottimizzazione: Problema decisionale in cui si vuole massimizzare o minimizzare qualcosa.
Noi ci occupiamo di problemi di ottimizzazione con un solo decisore e un solo obiettivo.
Risoluzione di un problema di ottimizzazione
- Studio del problema reale
- Costruire un modello matematico che lo rappresenta
- Risoluzione del modello matematico con un algoritmo
- Testing (noi non lo consideriamo per l'esame)
Costruzione di un modello matematico
- Individuare le incognite del problema, che prendono il nome di variabili decisionali
- Costruzione della funzione obiettivo che rappresenta l'obiettivo del problema
- Definizione di eventuali vincoli, che rappresentano diverse alternative possibili
Ricerca operativa
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La ricerca operativa si occupa di risolvere problemi decisionali.
Problemi decisionali: Problemi in cui uno o più decisori devono effettuare delle scelte tra uno o più obiettivi.
Problemi di ottimizzazione: Problema decisionale in cui si vuole massimizzare o minimizzare qualcosa.
Noi ci occupiamo di problemi di ottimizzazione con un solo decisore e un solo obiettivo.
Risoluzione di un problema di ottimizzazione
- Studio del problema reale
- Costruire un modello matematico che lo rappresenta
- Risoluzione del modello matematico con un algoritmo
- Testing [noi non lo consideriamo per l'esame]
Costruzione di un modello matematico
- Individuare le incognite del problema, che prendono il nome di variabili decisionali
- Costruzione della funzione obiettivo che rappresenta l’obiettivo del problema
- Definizione di eventuali vincoli, che rappresentano diverse alternative possibili
Problema di programmazione lineare
Un problema, in cui compaiono solo funzioni lineari si chiama problema di ottimizzazione lineare o problema di programmazione lineare (PL).
Possiamo generalizzare un problema di PL nella seguente forma:
min (o max) Z = cTx ⎧ a1T x ≥ bi per i = 1,..., m
PL ⎨ aㆍx ≤ bi per i = m, m+1,...,m ⎩ xj ≤ 0 per j = m+1,...m
Inoltre xj ≥ 0 per j = 1,... m indica le variabili vincolate in segno mentre xj ≤ 0 per j = m,...m indica le variabili libere in segno.
Ci sono anche casi in cui le variabili sono intere o sono booleane (ovvero xi ∈ {0,1} i = 1...m).
Forma standard di un problema di PL
Forma standard di un problema di PL: nella forma standard, un problema di PL ha le seguenti caratteristiche:
- Problema di minimo
- Tutti i vincoli sono di uguaglianza
- Tutte le variabili sono ≥ 0
⎧ min Z = cT x
PL ⎨ ⎩ A x = b x ≥ 0 ⎧ m×n
Con A ∈ ℝ ⎪ ⎪ c ∈ ℝn ⎨ ⎪ b ∈ ℝm ⎩ x,c ∈ ℝn, b ∈ ℝm
Nota: Tutti i problemi di PL si possono trasformare in problemi in forma standard.
Come? Operando 4 accorgimenti:
- Se è un problema di massimo, si scrive come minx z=-cTx e poi, una volta risolto, il problema si può trovare la soluzione ottima è facendo -z* scritta in forma standard
- Se sono presenti vincoli di ≥, si riscrivono come vincoli di uguaglianza dove al primo membro si sottrae una variabile di surplus, che è ≥ 0
- Se sono presenti vincoli di ≤, si riscrivono come vincoli di uguaglianza dove al primo membro si aggiunge una variabile di Slack, che è ≥ 0
- Se sono presenti variabili libere in segno si riscrivono come xi = xi+ - xi- con xi+ e xi- ≥ 0 e ne, sostituiscono in tutto il modello.
Soluzione ammissibile
Def. soluzione [o punto] ammissibile:
Un punto — x ∈ ℝm è una soluzione ammissibile per PL se A— x = b e — x ≥ 0, ovvero se soddisfa vincoli.
Regione ammissibile
Def. regione ammissibile:
La regione ammissibile X per un problema PL è l'insieme di tutti i punti ammissibili — x:
X = {— x ∈ ℝm | A— x = b e — x ≥ 0}
Problema ammissibile
Def. problema ammissibile:
Un problema di PL è ammissibile se esiste almeno un punto ammissibile, ovvero se X ≠ ∅
Problema inammissibile
Def. problema inammissibile
Un problema di PL è inammissibile se non esiste nessun pu
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