Appunti di Ricerca operativa

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di ricerca operativa su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Mancuso Antonio, Mansini Renata, Rossi Mario, Canale Silvia, Cappanera Paola e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Palermo, Università degli Studi di Brescia, Università degli Studi di Bologna, Università telematica "e-Campus" di Novedrate (CO), Università degli Studi di Firenze.

Tutti i riassunti di ricerca operativa per il download sono recensiti e verificati dagli studenti che scaricano il riassunto.

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Appunti di Ricerca operativa

Ricerca operativa

Esame Ricerca operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Mancuso

Università Università degli Studi di Palermo

Appunti esame

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Appunti di Ricerca operativa. Introduzione. Cosa è la ricerca operativa? La ricerca operativa è un approccio scientifico all’analisi dei problemi e al decision making che usa la matematica e i calcolatori per sviluppare modelli che permettano di predire le conseguenze associate a scelte alternative e di determinare la scelta ottimale.Il ricercatore operativo considera un problema reale analizzandolo da diverse prospettive, intervistando gli attori coinvolti, selezionando i dati disponibili e ricercando risultati applicabili nella pratica. In questo contesto si osservi che forse la maggior parte degli ingegneri non produce tecnologia, bensì la gestisce. Possibili aree di applicazione della RO nei trasporti: • livello strategico: localizzazione strutture, definizione rotte, definizione flotta • livello tattico: turnazione personale, turnazione macchine, definizione tariffe • livello operativo: gestione operativa dei trasporti, gestione cicli manutenzione e scorte, gestione aree di sosta PROBLEMI E MODELLI Modelli per la risoluzione di un problema, c’è questo passaggio dal problema reale, astrazione, risoluzione del modello astratto e poi si ritorna al problema reale, tutto ciò viene fatto al fine di un risparmio principalmente di materie prime e soldi. Facendo un ingrandimento di tutti gli aspetti abbiamo uno schema del genere per la creazione di un modello: Esempio: Date le attuali previsioni del tempo, vale la pena prendere l’ombrello? Entità: il soggetto (DM), l’ombrello, la natura Obiettivo: minimizzare il disagio (funzione della relazione DM, ombrello, natura) Decisione: prendere o meno l’ombrello (realizzare una precisa relazione DM ombrello) Parametri: probabilità che piova, misure del disagio nelle differenti stati di natura che si possono verificare.

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Temi esame Ricerca operativa

Esame Ricerca operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Mansini

Università Università degli Studi di Brescia

Prove svolte

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Temi esame anni passati del corso di Ricerca operativa svolti, simili agli esami proposti nell'anno corrente. Gli appunti contengono solo gli esercizi pratici e non la parte di teoria, soltanto la seconda parte.

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Schema esercizi Ottimizzazione

Esame Fondamenti di ricerca operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. M. Rossi

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Schema teoria di programmazione lineare e non lineare, metodi e modelli risoluzione esercizi di ottimizzazione di tutte le varie tipologie (es. bin packing, set covering e partitioning, assegnamento, facility per l'esame di Fondamenti di ricerca operativa.

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Ricerca operativa 2 – Paniere risposte chiuse completo (282) – A.A. 2025/2026

Esame Ricerca operativa 2

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Canale

Università Università telematica "e-Campus" di Novedrate (CO)

Panieri

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Ricerca operativa 2 – Paniere risposte chiuse completo (282) – Prof.ssa Canale Silvia – Università Ecampus-Corso di Laurea di Ingegneria Informatica e dell’Automazione – A.A. 2025/2026 Il file contiene tutte le 282 risposte chiuse complete e corrette del paniere ufficiale dell’esame di Ricerca operativa 2, insegnamento appartenente al corso di laurea in Ingegneria Informatica e dell’Automazione, della Prof.ssa Silvia Canale. Le risposte sono organizzate in modo chiaro e sistematico, coerenti con il programma del corso e strutturate per facilitare lo studio e il ripasso in vista dell’esame. Il materiale rappresenta un supporto efficace alla preparazione, risultando utile anche come integrazione alle lezioni, agli esercizi applicativi e agli appunti ufficiali del corso. La disposizione ordinata delle domande consente una consultazione rapida e funzionale durante lo studio. Il file include: Domande a risposta chiusa complete (282) Quesiti con soluzione corretta Struttura chiara e facilmente consultabile Formato PDF pronto da studiare o stampare Ideale per: Preparazione all’esame scritto Ripasso mirato degli argomenti di Ricerca Operativa 2 Verifica delle conoscenze acquisite Studio organizzato e progressivo Per altri panieri, appunti, slide di ripasso e podcast (D_A – Appunti universitari) utili per lo studio, guarda il mio profilo. Il podcast è disponibile su Spotify, Spreaker, Apple Podcast, Amazon Music e YouTube.

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Ricerca operativa - Paniere compilato

Esame Ricerca operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Canale

Università Università telematica "e-Campus" di Novedrate (CO)

Panieri

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Paniere compilato Ricerca operativa (risposte chiuse + risposte aperte) - Università telematica eCampus - Ingegneria Informatica e dell'Automazione -Prof. Silvia Canale basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. dell’università degli Studi Ecampus - Uniecampus. Scarica il file in formato PDF!

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Domande primo parziale optimization and data scienceo

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Domande aperte

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Domande possibili per il parziale del corso Optimization and data science for management di ingegneria gestionale magistrale (management engineering) della professoressa Paola Cappanera. Con dimostrazioni.

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Teoria fondamentale primo parziale Optimization and data science for management

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Teoria fondamentale per fare il primo parziale di Optimization and data science for management del corso di laurea ingegneria gestionale magistrale (management engineering) della professoressa Paola Cappanera.

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Appunti Optimization and data science for management (primo parziale, parte 1)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Optimization and data science for management (professoressa Paola Cappanera, corso di ingegneria gestionale magistrale, università di Firenze). Appunti (parte 1 di 2) per il primo parziale dell'esame.

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Appunti Optimization and data science for management (primo parziale, parte 2)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Optimization and data science for management (professoressa Paola Cappanera, corso di ingegneria gestionale magistrale, università di Firenze). Appunti (parte 2 di 2) per il primo parziale dell'esame.

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Appunti Optimization and data science for management (primo parziale, parte 1)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Optimization and data science for management (professoressa Paola Cappanera, corso di ingegneria gestionale magistrale, università di firenze). Appunti (parte 1 di 2) per il primo parziale dell'esame.

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Appunti Optimization and data science for management (primo parziale, parte 2)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Teoria 1 esonero di Games and equilibria

Esame Games and equilibria

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. F. Facchinei

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Contiene tutta la teoria necessaria per il superamento con il massimo dei voti del primo esonero o comunque della prima parte dell'esame di Games and equilibria. Contiene teoremi, proposizioni, dimostrazioni e esempi svolti in classe.

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Appunti completi del corso Fondamenti di Ricerca operativa

Esame Fondamenti di Ricerca Operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. M. Malaguti

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Appunti completi per preparare l'esame Fondamenti di ricerca operativa. appunti sia teorici su modelli, simulazioni e punti ottimi e esercizi e prove d'esame fatte in questi anni. Sono una base ottima per riuscire a passare l'esame.

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Appunti riassuntivi secondo parziale Optimization and data science for management

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti riassuntivi con la teoria fondamentale per il secondo parziale di Optimization and data science for management del corso di laurea ingegneri gestionale magistrale all'università degli studi di Firenze.

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Appunti Optimization and data science for management secondo parziale (in italiano)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti optimization and data science for management secondo parziale in italiano. Ricordiamo che MST sta per Minimum-cost Spanning Tree. Un albero ricoprente è un rilassamento della soluzione ammissibile del problema TSP, quindi, poiché sappiamo che l’euristica è in grado di identificare l’MST, possiamo usare questa capacità per raggiungere una soluzione per il TSP. In matematica e ottimizzazione, “rilassare” un problema significa prendere un problema molto dinicile, come il TSP, e allentare o rimuovere alcune delle sue regole (vincoli), in modo da trasformarlo in un problema più facile da risolvere. Poiché ogni soluzione del TSP può essere trasformata in uno Spanning Tree semplicemente rimuovendo un arco, diciamo che lo Spanning Tree è una versione “rilassata” del TSP.

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Appunti Optimization and data science for management secondo parziale (in inglese)

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti optimization and data science for management secondo parziale (in inglese) The problem asks to determine a set of routes (one for each vehicle) each starting and ending at the depot, such that each client belongs to exactly one route (partition) and the total transportation cost is minimized. Additional constraints (capacity, timing, etc) may be present. The objective is to determine a set of routes, one for each vehicle, where each route starts and ends at the depot. Every customer must be included in exactly one route, and the primary goal is to minimize the total transportation cost while respecting additional constraints like vehicle capacity and timing.

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Domande secondo parziale optimization and data science for management

Esame Optimization and data science for management

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Cappanera

Università Università degli Studi di Firenze

Domande aperte

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Domande aperte del secondo parziale di Optimization and data science for management del corso di ingegneria gestionale magistrale, management engineering, della professoressa paola cappanera. Domande con risposte aperte in inglese.

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Ottimizzazione delle reti sociali in contesti organizzativi

Esame Fondamenti di Ricerca Operativa

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. E. Perticone

Università Università degli Studi di Bologna

Tesi

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In questa tesi si sono affrontate ottiche relazionali rendendole modelli matematici, risolvibili attraverso solver. Ci sono basi per poter capire il problema iniziale per poi andare nello specifico nella costruzione del codice esecutivo.

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Markov Chains

Esame Inope7

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. M. Binetti

Università Politecnico di Bari

Domande aperte

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Questi appunti riguardano un argomento di Ricerca operativa, in particolare lo studio delle Catene di Markov e dei processi stocastici. Il materiale è pensato come supporto allo studio dei principali concetti teorici e matematici necessari per comprendere il comportamento di sistemi caratterizzati da fenomeni aleatori e da transizioni tra diversi stati. La prima parte degli appunti introduce il concetto di processo stocastico e presenta le caratteristiche fondamentali delle Catene di Markov. Viene spiegata la proprietà di Markov, secondo la quale l’evoluzione futura del sistema dipende dallo stato attuale e non dall’intera storia precedente del processo. Questo concetto viene analizzato attraverso esempi e rappresentazioni che permettono di comprendere più facilmente il funzionamento delle transizioni tra gli stati. Successivamente vengono approfondite le matrici di transizione e il loro utilizzo per rappresentare matematicamente una Catena di Markov. Gli appunti mostrano come calcolare le probabilità di transizione a uno o più passi e come utilizzare le potenze della matrice di transizione per studiare l’evoluzione del sistema nel tempo. Un’altra parte importante riguarda le probabilità stazionarie e la distribuzione di equilibrio. Viene illustrato come determinare una distribuzione stazionaria e come interpretarla in relazione al comportamento di lungo periodo del sistema. Sono inoltre considerati esempi applicativi che aiutano a collegare la teoria alla risoluzione di problemi tipici della Ricerca Operativa.

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Optimization Methods and Algorithms - Appunti completi (Programmazione Lineare, Grafi, Branch & Bound, Scheduling)

Esame Optimizations methods and algorithms

Facoltà Ingegneria dell'informazione iii

Dal corso del Prof. R. Gerbaldo

Università Politecnico di Torino

Appunti esame

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Appunti completi, dettagliati e strutturati per la preparazione dell'esame di Optimization Methods and Algorithms (Metodi e Algoritmi di Ottimizzazione) del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica / Artificial Intelligence e Data Science presso il Politecnico di Torino (Anno Accademico 2025/2026). Il testo (oltre 220 pagine) affronta con rigore analitico e chiarezza applicativa la formulazione matematica e la risoluzione di problemi di ottimizzazione continua, intera e combinatoria, arricchendo ogni argomento con modelli formali, grafici, alberi di ricerca ed esercizi passo-passo. Il materiale è suddiviso in 9 sezioni tematiche principali: Programmazione Lineare (PL/MILP) e Tecniche di Modellazione: definizione formale, linearizzazione di operatori non lineari (min-max, max-min, valore assoluto), prodotti tra variabili binarie, metodo del Big-M, vincoli disgiuntivi e modelli complessi (problema dello zaino, miscelazione, trasporti e turnazione del personale). Algoritmi Fondamentali su Grafi: percorsi euleriani (Teorema di Eulero, algoritmo di Hierholzer), circuiti hamiltoniani e TSP, colorazione e numero cromatico, cammini minimi (Dijkstra), alberi ricoprenti minimi (Kruskal, Prim), fattorizzazione di grafi completi, flusso massimo (modello LP, Teorema Max-Flow Min-Cut, algoritmo di Ford-Fulkerson) e cricche massime/MIS. Complessità Computazionale: classi P, NP, riducibilità polinomiale, teorema di Cook e NP-completezza (SAT, Knapsack, Partition). Project Management: WBS, diagrammi reticolari (AoN/AoA), ordinamento topologico (algoritmo di Kahn), diagrammi di Gantt, calcolo di float e percorso critico (CPM), precedenze generalizzate e cicli negativi, cost crashing (modello LP) e RCPS a capacità finita (modello di Kaplan ed euristiche di priorità). Programmazione Dinamica: principio di ottimalità di Bellman, algoritmi di Bellman-Ford e Knapsack 0/1 con backtracking. Metodi Esatti, Euristici e Multi-Obiettivo: Branch & Bound (regole di branching, bounding, potatura per TSP, Knapsack e Clique), algoritmi greedy, Beam Search, ricerca locale, metauristiche e algoritmi genetici, ed efficienza paretiana multi-obiettivo. Sequencing e Scheduling: classificazione $\alpha\vert{}\beta\vert{}\gamma$, minimizzazione della lateness (Jackson, Moore) e flow shop (Johnson).

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