ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE ED ELEMENTI DI STATISTICA

Insegnamento
ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE ED ELEMENTI DI STATISTICA
Insegnamento in inglese
OPTIMIZATION ALGORITHMS AND BASICS OF STATISTICS
Settore disciplinare
MAT/09
Corso di studi di riferimento
INGEGNERIA INDUSTRIALE
Tipo corso di studio
Laurea
Crediti
9.0
Ripartizione oraria
Ore Attività frontale: 81.0
Anno accademico
2016/2017
Anno di erogazione
2017/2018
Anno di corso
2
Lingua
ITALIANO
Percorso
PERCORSO COMUNE
Docente responsabile dell'erogazione
MANNI Emanuele

Descrizione dell'insegnamento

È necessario aver superato l'esame di "Analisi Matematica e Geometria I".

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 dei dati, al ragionamento probabilistico e all'inferenza statistica, mostrando come l'uso di opportuni metodi statistici permetta 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:

Programmare con rigore statistico un'indagine campionaria, analizzarne i risultati in chiave inferenziale e predisporre i relativi rapporti di sintesi.

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.

L'esame finale si compone di una prova scritta.

Elementi di Statistica. Istogrammi, media e deviazione standard. La distribuzione normale. Correlazione e regressione. Variabili aleatorie. Modelli di variabili aleatorie. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

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

Elementi di ottimizzazione. Programmazione lineare: il metodo del gradiente ed il metodo del simplesso. Programmazione lineare intera: algoritmo di Branch & Bound. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.

  • F.S. Hillier e G.J. Lieberman, Ricerca Operativa, McGraw-Hill, 9/ed, 2010.
  • S.M. Ross, Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo, 3/ed, 2015.
  • Appunti delle lezioni.

Semestre
Secondo Semestre (dal 01/03/2018 al 01/06/2018)

Tipo esame
Obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

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