Il corso supporta l'obiettivo formativo del CLEF/M (Corso di Laurea in Economics and Finance - Magistrale) che riguarda l'acquisizione di competenze quantitative avanzate. In particolare lo studente: :: conoscerà elementi di una disciplina che prova a modellare (in termini matematici) e a risolvere (anche in caso con il supporto di software) problemi di ottimizzazione nella vita reale; :: sarà abile di: (i) riconoscere eventualmente un problema di ottimizzazione nella vita reale; (ii) modellare eventualmente tale problema di ottimizzazione in termini matematici; (iii) risolvere eventualmente tale problema (anche in caso via Excel).
Prerequisiti
Nessuno.
Metodi didattici
Il corso sarà svolto con didattica frontale (con esercitazioni) e con esercizi per casa.
Verifica Apprendimento
L'esame è una prova scritta di 2 ore - sia lo studente sia il docente potranno chiedere in aggiunta una prova orale per ulteriori verifiche - composta di tre o quattro domande e/o esercizi, per verificare sia le conoscenze acquisite (mediante domande teoriche) sia le abilità acquisite di riconoscere, modellare, risolvere problemi di ottimizzazione (mediante esercizi specifici); riguardo la votazione dell'esame scritto, ogni domanda e/o esercizio darà 7,5 o 10 punti (a seconda del loro numero totale); riguardo la votazione della prova orale (facoltativa), essa può far aumentare o diminuire il voto dell'esame scritto di al più 5 punti.
Testi
[1] R. Baldacci, M. Dell’Amico, Fondamenti di Ricerca Operativa, Pitagora Editrice Bologna (2002) (in eventuale alternativa a [2]). [2] M. Fischetti, Lezioni di Ricerca Operativa, Ed. Libreria Progetto Padova (1999). [3] A. Sassano, Modelli e Algoritmi della Ricerca Operativa, Ed. Franco Angeli (1999). [4] S. Martello, M. G. Speranza, Ricerca Operativa per l'Economia e per l'Impresa, Ed. Esculapio (2012). [5] materiale sul sito web del DEC (Dipartimento di Economia - Pescara).
Contenuti
Il corso: (i) mostra come diversi problemi della vita reale possono essere modellati in termini matematici con riferimento a una fascia basilare di problemi di ottimizzazione; (ii) per tale fascia basilare di problemi di ottimizzazione, introduce sia cenni di teoria (programmazione lineare, programmazione lineare intera) sia cenni di metodologia per la loro risoluzione (anche via Excel); (iii) focalizza alcuni specifici problemi di ottimizzazione.
