I materiali pubblicati sul sito costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazione all’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso.
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Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Nicoloso Sara

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Appunti Teoria dei giochi e delle decisioni - modulo TD Premium

Esame Teoria dei giochi e delle decisioni

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 modulo Teoria delle decisioni: - algoritmi di decisione - alberi di decisione - probabilità - lotterie - decisioni multiobiettivo - goal programming - pareto ottimalità - sistemi di votazione
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Appunti di Metodi e modelli di ottimizzazione discreta 1 - parte 3 algoritmi Premium

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 Premium

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 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 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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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