Ottimizzazione della logistica

Question 1

Metodo del gradiente con line search esatta

Question 2

Metodo del gradiente con line search approssimata

Question 3

Metodo di Newton

Question 4

Metodo del gradiente coniugato

Question 5

Programmazione non lineare vincolata

Question 6

Metodi per la programmazione non lineare vincolata

Question 7

Crew scheduling

Question 8

Rilassamento lagrangiano

Question 9

Gestione della produzione MRP e MRPII

Question 10

Modelli di ricerca operativa per il lot sizing

Question 11

Lot sizing senza backlog

Question 12

Lot sizing con backlog

Question 13

Plant location non capacitato

Question 14

Plant location capacitato

Question 15

Job shop scheduling con vincoli di processo

Question 16

Euristiche per Traveling Salesman Problem

Question 17

Discutere le proprietà delle funzioni convesse apprese durante il corso e utilizzarle per dimostrare le condizioni
di minimo globale per un problema di ottimizzazione convessa non vincolato.

Question 18

Dimostrare le condizioni di minimo locale del primo e del secondo ordine (sia quelle necessarie che quelle
sufficienti) per un problema di ottimizzazione non lineare non vincolata.

Question 19

Descrivere le caratteristiche principali del metodo del gradiente con generazione del passo con interpolazione,
dimostrando in particolare che la funzione interpolante all’iterazione k-esima è convessa se il passo
all’iterazione k-1 non rispetta la condizione di sufficiente riduzione.

Question 20

Descrivere le caratteristiche principali del metodo del gradiente coniugato, dimostrando in particolare che,
se applicato a funzioni quadratiche con line search esatta, converge a un punto stazionario in un numero
finito di passi.

Question 21

Descrivere la tecnica del rilassamento Lagrangiano per i problemi di PLI e dimostrare:
(I) che il rilassamento Lagrangiano è non maggiore dell’ottimo intero,
(II) che il duale Lagrangiano è non minore del rilassamento lineare.

Question 22

Discutere il problema di gestione delle scorte con domanda costante e tempo continuo. Dimostrare come si
ottiene il lotto economico (EOQ).

Question 23

Descrivere le caratteristiche principali del problema di lot sizing senza backlogging, descrivere un algoritmo
appreso nel corso in grado di trovare una soluzione ottima e dimostrare l’ottimalità della soluzione trovata.

Question 24

Descrivere le caratteristiche principali del problema di lot sizing tempo discreto e domanda variabile senza
backlogging. Descrivere un algoritmo appreso nel corso in grado di trovare una soluzione ottima e dimostrare
l’ottimalità della soluzione trovata.

Question 25

Descrivere l’algoritmo di Nowicki e Smutnicki del 2005 e le principali differenze rispetto a quello del 1996 degli stessi autori. Dimostrare in particolare l’esattezza della stima del makespan di una soluzione a valle di una mossa e la complessità computazionale di calcolarla.

Question 26

Descrivere l’algoritmo di Nowicki e Smutnicki del 2005, descrivendo in particolare il calcolo della stima esatta del makespan a valle di una mossa e la tecnica di path relinking. Dimostrare in particolare l’esattezza della stima del makespan di una soluzione a valle di una mossa e la complessità computazionale di calcolarla.

Question 27

Descrivere il Problema di Vehicle Routing e una sua formulazione di PLI, descrivendo in particolare il significato delle variabili e dei vincoli ed il numero di questi ultimi in funzione del numero dei clienti da servire (n) e dei veicoli a disposizione (m).

Question 28

Metodo di interpolazione