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Simulazione e logistica
| Codice: | AA093 | Crediti: | 9 | Semestre: | 1 | Sigla: | SLO | |
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| Settore disciplinare: | MAT/09 - Ricerca Operativa |
Moduli:
Simulazione e logistica - 1 modulo
Docente
Prerequisiti
Calcolo delle probabilita' e statistica
Algoritmica
Obiettivi di apprendimento
Il corso è suddiviso in due moduli paralleli, tra loro strettamente
correlati, finalizzati a fornire le competenze necessarie per lo sviluppo
e l'utilizzo di metodologie quantitative nei sistemi logistici.
Il modulo di Simulazione intende fornire gli strumenti di base (sia matematici che informatici) per la
costruzione e l'analisi di modelli di simulazione discreta, dedicando particolare
attenzione al loro utilizzo in tali ambiti.
English Description
The course is divided into two units, which are strictly related to each
other. The first one (held by A.Frangioni) focuses on the structure of
somelogistic systems and analyses how they operate; the second one (held by G.Bigi)
aims to provide the students with the basic tools to build and analyse simulation
models. Applications of these models to some logistic systems will be
addressed; students will be asked to develop simple projects in this framework.
Programma
- Classi di modelli di simulazione;
- Simulazione discreta: analisi di un sistema da modellare, simulazione
per eventi e per attività, metodo delle 3 fasi, simulazione per processi;
- Variabili casuali, distribuzioni discrete e continue, stima di parametri,
test di ipotesi;
- Analisi e scelta dei dati di input: distribuzioni empiriche e teoriche,
individuazione delle distribuzioni opportune, numeri pseudocasuali;
- progettazione e simulazione di sistemi logistici.
Bibliografia
Simulazione e logistica - 2 modulo
Docente
Antonio Frangioni
Tel. 0502212789Prerequisiti
Ricerca Operativa
Obiettivi di apprendimento
Il corso è suddiviso in due moduli paralleli, tra loro strettamente
correlati, finalizzati a fornire le competenze necessarie per lo sviluppo
e l'utilizzo di metodologie quantitative nei sistemi logistici.
Il modulo di Logistica si concentra su modelli matematici di ottimizzazione
(in particolare quelli di programmazione lineare intera) rilevanti in ambito
logistico, discutendo anche strategie algoritmiche per la loro risoluzione.
Descrizione
Il corso presenta e discute modelli matematici, di complessità crescente, per problemi inerenti al progetto ed alla gestione di sistemi logistici. Vengono trattati problemi di localizzazione di nodi logistici, problemi di gestione di nodi logistici, e problemi di trasporto. Data la dimensione e la difficoltà dei modelli che si ottengono in situazioni reali, vengono anche discusse tecniche algoritmiche (es. rilassamento Lagrangiano e generazione di colonne, programmazione dinamica, metaeuristiche) alla base degli approcci risolutivi attualmente ritenuti più efficienti per le diverse classi di problemi studiate.
English Description
The module presents and discusses mathematical models, of growing complexity, for problems relative to design and management of logistic systems. We study problems related to location of logistic nodes, management of logistic nodes, and transportation problems. Due to the large size and difficulty of the models arising from real-world problems, we also discuss algorithmic techniques (e.g. Lagrangian relaxation, column generation, dynamic programming, metaheuristics) which form the basis of current solution approaches for the various classes of problems under consideration.
Programma
- Introduzione (4 ore)
- Richiami alla struttura e funzionamento dei Sistemi Logistici:
la catena logistica (nodi, flussi materiali e immateriali, ecc.),
obiettivi di gestione.
- Localizzazione dei nodi logistici (10 ore)
- Classificazione dei modelli di localizzazione: livelli,
prodotti, periodi.
- Modelli di localizzazione: dal semplice al complesso.
Varianti stocastiche, funzioni costo di trasporto/magazzino
realistiche.
- Difficoltà della risoluzione in pratica. Forme di
struttura presenti nei modelli.
- Rilassamento Lagrangiano: teoria, algoritmi, applicazioni
ai problemi di localizzazione.
- Gestione dei nodi logistici (8 ore)
- Generalità, semplici esempi.
- Problemi di Lot Sizing: modelli monoprodotto e multiprodotto
polinomiali e NP-hard.
- Problemi di impaccamento: zaino, bin-packing mono-, bi- e
tri-dimensionale.
- Algoritmi di programmazione dinamica; esempi su zaino e
cammino minimo vincolato.
- Trasporto (8 ore)
- Introduzione, trasporto long- e short-haul.
- Modelli di flusso multicommodity: formulazioni node-arc
e arc-path, generazione di colonne.
- Modelli di problemi long-haul: ottimizzazione dei tempi
di servizio, selezione della flotta, gestione del
merge-in transit, trasporto e schedulazione, ecc.
- Modelli di problemi short-haul: TSP e VRP.
- Metaeuristiche: multistart, simulated annealling, taboo
search, algoritmi genetici. Applicazione a TSP e VRP.
Bibliografia
- G. Ghiani, R. Musmanno
Modelli e Metodi per l'Organizzazione dei Sistemi Logistici
Pitagora, 2000
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Appunti del corso di Ricerca Operativa
Parti del testo da studiare:
Cap. 1
Cap. 3: 3.1 - 3.4.
Cap. 5: 5.1 - 5.2.2 (fino p. 187); 5.3.1 (fino p. 197);
5.4.3 (escluso teorema)
Cap. 6: 6.1 - 6.2; 6.3.1 - 6.3.2 |
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