Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta

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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta

Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 - parte 3 algoritmi

Esame Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti del corso di metodi e modelli di ottimizzazione discreta della Prof.ssa Sara Nicoloso. Appunti sulla parte 3 del corso con tutti gli algoritmi spiegati e relativi esempi di riferimento affrontati a lezione.

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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 - parte 2

Esame Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

3,5 / 5

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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 della Prof.ssa Sara Nicoloso. Appunti sulla parte 2 del corso relativa alle diverse tipologie di rilassamenti applicati ai diversi problemi esaminati.

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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 - parte 1

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti della prima parte del corso di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta della Prof.ssa Nicoloso. appunti sulle formulazioni e le principali tipologie di problemi di ottimizzazione: Knapsack, set covering, partitioning etc.

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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Gli appunti sono completi di Formulazioni, algoritmi esatti, euristici, approssimati, poliedri, rilassamento lagrangiano, rilassamento lineare e combinatorio. Ci sono inoltre degli esempi di risoluzione dei vari algoritmi.

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti completi del corso comprensivi di spiegazioni ed esercitazioni commentate. Argomenti: formulazioni, poliedri e formulazioni, combinazioni convesse, bound, algoritmi esatti, algoritmi approssimati, algoritmi euristici, complessità.

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta

Esame Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti molto dettagliati di tutte le lezioni del corso di MMOD1. Gli appunti coprono tutti gli argomenti del corso che si dividono principalmente in formulazioni, Bound per funzione obiettivo, Algoritmi ed infine dei cenni di complessità computazionale. Nello specifico vengono trattate le formulazioni dei problemi di Matching, Minimo Node Cover (MNC), Max Indipendent Set (MIS), Max Clique, Assegnamento, Set Covering/Partitioning/Packing, Scheduling, Bin Packing, Knapsack binario e intero e viene spiegato come scrivere i vincoli per definire delle formulazioni. La parte che riguarda i bound tratta : Rilassamento Lineare, Bound tramite teoria della dualità, Dualità tra MNC e MM, Rilassamento combinatorio e Rilassamento Lagrangiano. Gli algoritmi si dividono in : Algoritmi Esatti (Totale Unimodularità (TUM), Branch & Bound, Programmazione Dinamica per TSP e Knapsack); Algoritmi approssimati per TSP e Algoritmi euristici (Greedy per Knapsack e Set Covering, Ricerca Locale per TSP e Knapsack e Ricerca Tabù).

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Giordani

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Appunti dettagliati della parte del corso riguardante gli algoritmi dei problemi descritti in precedenza (vedi altri appunti caricati) e cenni di complessità computazionale. Nel dettaglio vengono analizzati gli algoritmi esatti (tramite TUM, Branch & Bound, Programmazione Dinamica), gli algoritmi approssimati per TSP, e infine gli algoritmi euristici (Greedy, Ricerca Locale e Ricerca Tabù)

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Giordani

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunti esame

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Contiene tutte le lezioni dettagliate della prima parte del corso. Formulazione dei principali problemi di programmazione intera (Matching, MNC, MIS, Max Clique, Assegnamento, Set Covering/Partitioning/Packing, Scheduling, Bin Packing, Knapsack binario e intero) e come scrivere delle formulazioni. Definizioni di bound primale e duale per un problema e approfondimento dei diversi tipi (Lineare, Dualità, Combinatorio, Lagrangiano)

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta

Esame Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Nicoloso

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunto

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Appunti di metodi e modelli di ottimizzazione discreta basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Nicoloso dell’università degli Studi di Tor Vergata - Uniroma2, facoltà di ingegneria, Corso di laurea in ingegneria gestionale. Scarica il file in formato PDF!

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta1 Esercizi svolti

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Ventura

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Esercitazione

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Esercizi svolti di metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 sui seguenti argomenti:Concetti di poliedro, formulazione. Il problema dell'ottimizzazione e quello della separazione. La programmazione lineare intera. Esempi di formulazioni: knapsack, assegnamento, localizzazione, modellizzazione di funzioni di costo in presenza di costi fissi, scheduling, coloring, set covering, set packing. Il problema del commesso viaggiatore. Definizione di un problema di ottimizzazione combinatoria. Problemi del matching, stable set, node cover, edge cover in un grafo,Algoritmi euristici: Greedy, Ricerca Locale, Tabu Search. Algoritmi approssimati: due esempi per il TSP. Algoritmi esatti: totale unimodularita' delle matrici, programmazione dinamica, branch-and-bound. Bound di tipo primale e di tipo duale; rilassamenti ottenuti attraverso la teoria della dualita'. Rilassamento lagrangiano. Cenni di complessità computazionale.

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta1 Appunti

Esame Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Ventura

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunto

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Appunti di METODI E MODELLI DI OTTIMIZZAZIONE DISCRETA 1, del prof Paolo Ventura, che comprendono i seguenti argomenti: Concetti di poliedro, formulazione. Il problema dell'ottimizzazione e quello della separazione. La programmazione lineare intera. Esempi di formulazioni: knapsack, assegnamento, localizzazione, modellizzazione di funzioni di costo in presenza di costi fissi, scheduling, coloring, set covering, set packing. Definizione di un problema di ottimizzazione combinatoria. Problemi del matching, stable set, node cover, edge cover in un grafo,Algoritmi euristici: Greedy, Ricerca Locale, Tabu Search. Algoritmi approssimati: due esempi per il TSP. Algoritmi esatti: totale unimodularita' delle matrici, programmazione dinamica, branch-and-bound. Bound di tipo primale e di tipo duale; rilassamenti ottenuti attraverso la teoria della dualita'. Rilassamento lagrangiano. Cenni di complessità computazionale.

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Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta - MMOD 2

Esame Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Bianco

Università Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Appunto

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Appunti di Metodi e Modelli di ottimizzazione discreta per l'esame del professor Bianco che presenta delle mappe mentali per un facile e veloce studio, utilissimi sotto esame perché consentono di organizzarsi un buon discorso per l'orale. Gli argomenti trattati sono i seguenti: la struttura concettuale di una DSS, i sistemi automatizzati di supporto, MMOD2.

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Metodi e modelli di ottimizzazione discreta per Lettere e filosofia

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