Scheda programma d'esame
OPERATIONAL RESEARCH AND STATISTIC MODELS FOR LOGISTIC
MASSIMO PAPPALARDO
Academic year2018/19
CourseMANAGEMENT AND CONTROL OF LOGISTIC PROCESSES
Code002AP
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
MODELLI STATISTICI APPLICATI ALLA LOGISTICASECS-S/01LEZIONI42
STEFANO MARCHETTI unimap
RICERCA OPERATIVA APPLICATA ALLA LOGISTICAMAT/09LEZIONI42
MASSIMO PAPPALARDO unimap
Obiettivi di apprendimento
Conoscenze

Il modulo ricerca operativa applicata alla logistica si propone di fornire le basi per costruire modelli matematici per lo studio e la progettazione dei sistemi logistici. Verranno descritti ed analizzati problemi di progetto di reti logistiche quali, ad esempio, quelli di localizzazione, di “routing”, di trasporto.

Nel modulo modelli statistici applicati alla logistica saranno fornite le basi per applicare modelli di regressione multivariata, sia lineari che non lineari. Particolare enfasi sarà posta sulla progettazione del modello e l'interpretazione dei risultati ottenuti. 

Modalità di verifica delle conoscenze

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova finale d'esame.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: stesura di una tesina e colloquio.

Capacità

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: il modulo fornirà la capacità di affrontare processi decisionali con metodi quantitativi e scegliere modelli ed algoritmi adeguati al problema.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: il modulo fornirà le capacità di anlizzare dati quantitativi e qualitativi tramite modelli relazionali appropriati.

Modalità di verifica delle capacità

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova finale d'esame.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: stesura di una tesina e esame orale

Comportamenti

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: alta sensibilità ai vari dati disponibili

Modalità di verifica dei comportamenti

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: durante le lezioni in laboratorio si richiederà un'alta interattività con lo studente.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: elementi di base di algebra lineare (matrici, vettori e sistemi lineari)  e di geometria analitica. 

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: elementi di base di statistica descrittiva, probabilità e inferenza statistica.

Corequisiti

Non previsti.

Prerequisiti per studi successivi

Non previsti.

Indicazioni metodologiche

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: le lezioni si svolgono in maniera frontale alla lavagna con l'ausilio di lucidi (slides) forniti agli studenti. E' previsto l'utilizzo di software specifico (gratuito per gli studenti unipi grazie ad una convenzione del nostro ateneo) da istallare sul portatile personale. In caso di bisogno si utilizzeranno anche i pc del laboratorio informatico. Vengono utilizzati sia la posta elettronica sia i ricevimenti in dipartimento per interazione docente/studente.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: le lezioni si svolgono in maniere frontale usando slides e lavagna virtuale, sia le slides sia quanto fatto alla lavagna virtuale viene fornito agli studenti. E' previsto l'utilizzo di un software per l'analisi dati da installare sul portatile personale (sarà installato anche sui pc del laboratorio), tale software è open source e liberamente scaricabile da internet. Il docente può essere contattato personalmente durante l'orario di ricevimento o via posta elettronica.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: costruzione di un modello matematico per i processi decisionali: variabili, obiettivi, vincoli. La programmazione lineare e lineare intera come metodologie risolutive. I grafi e le reti come strumento di analisi e di risoluzione di problemi logistici. Formulazione matematica dei problemi. Modelli di cammini minimi, di trasporto, di  localizzazione,  di commesso viaggiatore, di “vehicle routing”.  Algoritmi risolutivi di tipo esatto e di tipo approssimato. Valutazione quantitativa delle soluzioni fornite.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: il modello di regressione lineare semplice con variabili ausiliarie numeriche, binarie e categoriche, il modello di regressione lineare multiplo con tutti i tipi di variabili, con relazioni non lineari tra variabili ausiliarie e variabile di studio, test di ipotesi sui parametri, indici di bontà di adattamento, verifica delle ipotesi fondamentali del modello lineare, interpretazione dei risultati ottenuti. Il modello di regressione logistica multivariato, i diversi tipi di variabili ausiliarie, come interpretare i risultati, test di ipotesi sui parametri, confronto tra modelli.

Bibliografia e materiale didattico

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica:

  • M.Pappalardo-M.Passacantando, Ricerca Operativa, Casa Editrice Pisa University Press.
  • F.S. Hillier, G.J. Lieberman, "Introduzione alla ricerca operativa", Franco Angeli.
  • Slides del corso

Modulo modelli statistici applicati alla logistica:

  • J.H. Stock, M.W. Watson, "Introduzione all'econometria" (solo capitoli 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9), Pearson Italia
  • F. Leva, C. Masci, A.M. Paganoni, "Laboratorio di statistica con R", Pearson Italia
  • Dispense del corso
Indicazioni per non frequentanti

Usare il registro delle lezioni, il materiale didattico caricato sulla pagina web del docente, i testi suggeriti ed il ricevimento studenti.

Modalità d'esame

Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova scritta con l'ausilio del computer della durata di 2 ore e prova orale.

Modulo modelli statistici applicati alla logistica: stesura di una tesina in cui applicare le conoscenze apprese nel corso e prova orale.

Stage e tirocini

Non previsti

Altri riferimenti web

Pagina web del modulo modelli statistici applicati alla logistica: https://elearning.ec.unipi.it/course/view.php?id=1030

 

Updated: 21/03/2019 13:09