Tommaso ADAMO

Tommaso ADAMO

Ricercatore Universitario

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09: RICERCA OPERATIVA.

Didattica

A.A. 2023/2024

OTTIMIZZAZIONE

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 9.0

Docente titolare TOMMASO ADAMO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

  Ore erogate dal docente TOMMASO ADAMO: 54.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Percorso comune

Sede Lecce

A.A. 2022/2023

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica

Sede Lecce

A.A. 2021/2022

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica

Sede Lecce

A.A. 2020/2021

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica

Sede Lecce

A.A. 2019/2020

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS C.I.

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INNOVAZIONE

Percorso Curriculum gestionale

Torna all'elenco
OTTIMIZZAZIONE

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 9.0

Docente titolare TOMMASO ADAMO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 81.0

  Ore erogate dal docente TOMMASO ADAMO: 54.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 18/09/2023 al 22/12/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso Percorso comune (999)

Sede Lecce

- ANALISI MATEMATICA  mod 1 e mod 2; 

- GEOMETRIA E ALGEBRA

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche inerenti l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale.   I contenuti saranno finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico relativi ai problemi decisionali strutturati che un ingegnere industriale tipicamente incontra nella fase di progettazione e/o gestione di un sistema. Saranno fornite conoscenze operative e metodologiche di base per progettare e sviluppare algoritmi.

Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.

  • Scrivere ed analizzare un semplice codice scritto in un linguaggio di programmazione, con particolare riferimento alla programmazione scientifica.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

Scritto.

Introduzione alla modellazione di problemi di ottimizzazione

Introduzione alla programmazione lineare. Le ipotesi della programmazione lineare

Metodi risolutivi per la programmazione lineare. Il simplesso

La programmazione intera. Uso delle variabili binarie nella formulazione dei modelli di ottimizzazione. Risoluzione mediante l'algoritmo del Branch-And-Bound.

Programmazione non lineare

Elementi di programmazione scientifica. Tipi, variabili, operatori, espressioni condizionali, metodi, cicli. Programmazione ricorsiva. 

Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

  • F.S. Hillier e G.J. Lieberman, Ricerca Operativa, McGraw-Hill, 9/ed, 2010.
  • Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners - Libro di Al Sweigart
  • Appunti delle lezioni.
OTTIMIZZAZIONE (MAT/09)
LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2023 al 09/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica (A86)

Sede Lecce

Sono richiesti elementi di Analisi Matematica, Geometria e Ottimizzazione / Ricerca Operativa

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche inerenti la statistica, la programmazione scientifica e l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale.

Lo studente sarà introdotto all'analisi esplorativa dei dati e alla data visualization mostrando come l'uso di opportuni metodi algoritmici permettano di risolvere una varietà di problemi concreti a partire dall'analisi dei dati.

Gli elementi di programmazione scientifica forniranno le conoscenze operative e metodologiche di base per progettare e sviluppare algoritmi. I contenuti inerenti l'ottimizzazione saranno finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico relativi ai problemi decisionali strutturati che un ingegnere industriale tipicamente incontra nella fase di progettazione e/o gestione di un sistema.

Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  • Scrivere ed analizzare un semplice codice scritto in un linguaggio di programmazione, con particolare riferimento alla programmazione scientifica.

  • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

Scritto.

Elementi di programmazione scientifica. Tipi, variabili, operatori, espressioni condizionali, metodi, cicli. Programmazione ricorsiva. Svolgimento di esercizi al calcolatore sugli argomenti trattati.

 

Elementi di ottimizzazione. Richiami sulla programmazione lineare e sulla programmazione lineare intera. Presentazione di modelli di PL o PLI per alcuni problemi notevoli. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

"Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners" - Libro di Al Sweigart

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS (MAT/09)
LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2022 al 10/06/2022)

Lingua ITALIANO

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica (A86)

Sede Lecce

Sono richiesti elementi di Analisi Matematica, Geometria e Ottimizzazione / Ricerca Operativa

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche inerenti la statistica, la programmazione scientifica e l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale.

Lo studente sarà introdotto all'analisi esplorativa dei dati e alla data visualization mostrando come l'uso di opportuni metodi algoritmici permettano di risolvere una varietà di problemi concreti a partire dall'analisi dei dati.

Gli elementi di programmazione scientifica forniranno le conoscenze operative e metodologiche di base per progettare e sviluppare algoritmi. I contenuti inerenti l'ottimizzazione saranno finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico relativi ai problemi decisionali strutturati che un ingegnere industriale tipicamente incontra nella fase di progettazione e/o gestione di un sistema.

Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  • Scrivere ed analizzare un semplice codice scritto in un linguaggio di programmazione, con particolare riferimento alla programmazione scientifica.

  • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

Scritto.

Elementi di programmazione scientifica. Tipi, variabili, operatori, espressioni condizionali, metodi, cicli. Programmazione ricorsiva. Svolgimento di esercizi al calcolatore sugli argomenti trattati.

 

Elementi di ottimizzazione. Richiami sulla programmazione lineare e sulla programmazione lineare intera. Presentazione di modelli di PL o PLI per alcuni problemi notevoli. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

"Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners" - Libro di Al Sweigart

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS (MAT/09)
LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 01/03/2021 al 11/06/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso Curriculum Impresa 4.0 - meccanica (A86)

Sede Lecce

Sono richiesti elementi di Analisi Matematica, Geometria e Ottimizzazione / Ricerca Operativa

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche inerenti la statistica, la programmazione scientifica e l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale.

Lo studente sarà introdotto all'analisi esplorativa dei dati e alla data visualization mostrando come l'uso di opportuni metodi algoritmici permettano di risolvere una varietà di problemi concreti a partire dall'analisi dei dati.

Gli elementi di programmazione scientifica forniranno le conoscenze operative e metodologiche di base per progettare e sviluppare algoritmi. I contenuti inerenti l'ottimizzazione saranno finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico relativi ai problemi decisionali strutturati che un ingegnere industriale tipicamente incontra nella fase di progettazione e/o gestione di un sistema.

Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  • Scrivere ed analizzare un semplice codice scritto in un linguaggio di programmazione, con particolare riferimento alla programmazione scientifica.

  • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

Scritto.

Elementi di programmazione scientifica. Tipi, variabili, operatori, espressioni condizionali, metodi, cicli. Programmazione ricorsiva. Svolgimento di esercizi al calcolatore sugli argomenti trattati.

 

Elementi di ottimizzazione. Richiami sulla programmazione lineare e sulla programmazione lineare intera. Presentazione di modelli di PL o PLI per alcuni problemi notevoli. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

"Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners" - Libro di Al Sweigart

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS (MAT/09)
LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS C.I.

Corso di laurea INGEGNERIA INDUSTRIALE

Settore Scientifico Disciplinare MAT/09

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 54.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 3

Lingua ITALIANO

Percorso Curriculum gestionale (A91)

È necessario aver superato l’esame di “Analisi Matematica e Geometria”.

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche inerenti la statistica, la programmazione scientifica e l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale.

Lo studente sarà introdotto all'analisi esplorativa dei dati e alla data visualization mostrando come l'uso di opportuni metodi algoritmici permettano di risolvere una varietà di problemi concreti a partire dall'analisi dei dati.

Gli elementi di programmazione scientifica forniranno le conoscenze operative e metodologiche di base per progettare e sviluppare algoritmi. I contenuti inerenti l'ottimizzazione saranno finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico relativi ai problemi decisionali strutturati che un ingegnere industriale tipicamente incontra nella fase di progettazione e/o gestione di un sistema.

Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in grado di:

  • Scrivere ed analizzare un semplice codice scritto in un linguaggio di programmazione, con particolare riferimento alla programmazione scientifica.

  • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

Scritto.

Elementi di programmazione scientifica. Tipi, variabili, operatori, espressioni condizionali, metodi, cicli. Programmazione ricorsiva. Svolgimento di esercizi al calcolatore sugli argomenti trattati.

 

Elementi di ottimizzazione. Richiami sulla programmazione lineare e sulla programmazione lineare intera. Presentazione di modelli di PL o PLI per alcuni problemi notevoli. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

"Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners" - Libro di Al Sweigart

LABORATORIO DI BUSINESS ANALYTICS C.I. (MAT/09)