Download di Tesi per l'esame di Programmazione e gestione della produzione

Il presente lavoro ha come obiettivo la risoluzione euristica di un problema definito dagli autori come knapsack modificato: si tratta dell’ottimizzazione euristica di un problema di scelta combinatoria dei modelli di un certo numero di componenti. Il problema viene definito come bi-obiettivo (del tipo min-max) ed, in particolare, affronta l’ottimizzazione del costo complessivo dello zaino e di una funzione di utilità. Verrà sviluppato pertanto un algoritmo euristico di tipo genetico per risolvere questo problema. Nella fattispecie, vedremo l’implementazione con l’estensione VBA di Excel. Il Capitolo 1 definisce nel dettaglio il problema in esame, chiarendone le ipotesi ed esplicando la struttura delle soluzioni. Il Capitolo 2 è interamente dedicato alla descrizione dell’algoritmo genetico risolutivo. Vedremo la scelta dei parametri e la struttura del cromosoma, la generazione dei dati e della popolazione iniziale, i metodi di fisicità e la scelta degli operatori di riproduzione. Si dà per scontato, in questa sede, che il lettore abbia delle conoscenze approfondite sulla classe degli algoritmi genetici. Una volta spiegato il funzionamento dell’algoritmo, vengono mostrati i risultati ottenuti. Nel Capitolo 3 riporta una applicazione reale della procedura. Infatti, se nel capitolo precedente l’algoritmo viene applicato per risolvere un problema con parametri generici e a partire da un dataset generato casualmente, in questo ci si propone di risolvere un problema reale adattabile a quello di knapsack modificato. Si è scelto di ottimizzare la scelta dei modelli dei diversi componenti di un personal computer. Essendo il problema bi-obiettivo, per prima cosa viene chiarito il profilo dell’utilizzatore; poi vengono descritti i diversi componenti scelti e come vengono valutate le relative prestazioni. Successivamente vengono spiegate le modifiche necessarie per adattare l’algoritmo al modello del problema reale e, infine, vengono presentati i risultati.