ECTS - University of Pisa
Il modulo ricerca operativa applicata alla logistica si propone di fornire le basi per costruire modelli matematici di ottimizzazione per lo studio e la progettazione dei sistemi logistici. Verranno descritti ed analizzati problemi di applicazione in ambito logistico come, ad esempio, problemi di trasporto, problemi di assegnamento, problemi di "routing", problemi di produzione, problemi di knapsack e problemi di "bin packing".
Nel modulo apprendimento statistico saranno fornite le basi per applicare modelli di regressione multivariata, sia lineari che non lineari e altri modelli di apprendimento. Particolare enfasi sarà posta sulla progettazione del modello e l'interpretazione dei risultati ottenuti.
The module on Operations Research applied to logistics is designed to lay the foundation for constructing mathematical optimization models for studying and designing logistics systems. Various application problems within the logistics domain will be described and analyzed, including transportation problems, assignment problems, routing problems, production problems, knapsack problems, and bin packing problems, for instance.
The module Statistical Learning is a semester course that introduce the linear regression model, simple and multiple, and the logistic model for binary outcome and other learning models. The course focuses on model design and understanding of application results.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova scritta con software dedicato e prova orale.
Modulo apprendimento statistico: prova scritta con software dedicato e prova orale.
Operational Research for Logistics: written exam using optimization software and oral exam.
Statistical Learning: written exam using statistical environment software and oral exam.
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 apprendimento statistico: il modulo fornirà le capacità di anlizzare dati quantitativi e qualitativi tramite modelli statistici appropriati.
Operational Research for Logistics: analize optimization problems arising in logistical context through the use of models.
Statistical Learning: analize quantitative and qualitative data through the use of statistical models.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova scritta con l'ausilio di software dedicato seguita da una prova orale.
Modulo apprendimento statistico: prova scritta in laboratorio con l'ausilio di software dedicato seguita da una prova orale.
Operational Research for Logistics: written exam using optimizarion software and oral exam.
Statistical Learning: written exam using statistical environment software and oral exam.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: alta sensibilità alla costruzione di modelli matematici di ottimizzazione.
Modulo apprendimento statistico: alta sensibilità ai vari dati disponibili e alla loro qualità.
Operational Research for Logistics: sensitivity to the development of mathematical optimization models.
Statistical Learning: sensitivity to data availability and data quality.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: durante le lezioni si richiederà un'alta interattività con lo studente.
Modulo apprendimento statistico: durante le lezioni si richiederà un'alta interattività con lo studente.
Intercation with students in classroom lessons.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: elementi di base di algebra lineare (matrici, vettori e sistemi lineari) e elementi di base di matematica.
Modulo apprendimento statistico: elementi di base di statistica descrittiva, probabilità e inferenza statistica.
Operationl Research for Logistics: basic linear algebra and basic concepts of mathematics.
Statistical Learning: descriptive statistics, basic knowledge of probability and random variable, statistical inference (test of hypothesis and estiamtion).
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: le lezioni si svolgono in maniere frontale con l'ausilio di slides, fornite agli studenti. E' previsto l'utilizzo di software specifico da installare anche sul portatile personale. Vengono utilizzati sia la posta elettronica sia i ricevimenti per interazione docente/studente.
Modulo apprendimento statistico: le lezioni si svolgono in maniere frontale usando la lavagna virtuale, 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.
Operational Research for Logistics: frontal lessons, supported by slides provided to the students. Additionally, specific optimization software is utilized, and it is expected that students will have it installed on their personal laptops. Both email communication and scheduled office hours support interaction between the teacher and students.
Statistical Learning: frontal lessons will use virtual blackboard, which output is available on the course website (after the lesson). Applications are carried out using a powerfull, open-source, freely-available statistical environment. Students can contact Professor Marchetti using email or student reception.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: costruzione del modello matematico di ottimizzazione: variabili, obiettivi, vincoli. Modelli matematici noti di programmazione lineare e lineare intera come metodologia di supporto alle decisione per problemi di ottimizzazione in ambito logistico. Verranno esaminati modelli di assegnamento, di trasporto, del commesso viaggiatore, di copertura, di caricamento (knapsack), di "impaccamento" (bin packing). Algoritmi risolutivi di tipo esatto e di tipo approssimato. Valutazione quantitativa delle soluzioni fornite.
Modulo apprendimento statistico: ripasso di statistica descrittiva, probabilità e variabili casuali, stima per intervallo e test di ipotesi; il modello di regressione lineare semplice con variabili ausiliarie numeriche, binarie e categoriche, il modello di regressione lineare multiplo, relazioni non lineari tra variabili ausiliarie e variabile di studio, test di ipotesi sui parametri del modello di regressione, 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, capacità predittiva del modello logistico, sensibilità e specificità. Cenni a modelli random forest, additivi, reti neurali.
Operational Research for Logistics: construction of mathematical optimization model: variables, objectives, and constraints. This module focuses on using mathematical models, particularly linear and integer linear programming, to support decision-making in logistics optimization. Topics include assignment, transportation, traveling salesman, coverage, loading (knapsack), and "bin packing" models. We will cover both exact and approximate solution algorithms and conduct quantitative evaluations of the solutions.
Statistical Learning: recall on descriptive statistics, probabiliy, random variables, confidence intervals and test fo hypothesis; simple linear regression model, multiple linear regression model, use of numerical and categorical regressors, analysis of non-linear relations between outcome and regressors, interaction between regressors, goodness of fit, coefficients test of hypothesis, basic assumptions of the regression models and their validation, understaing of coefficients and tests; multivariate logistic regression model for binary outcome, numeric and categoric regressors, goodness of fit, test of hypothesis on coefficients and odds ratios, understanding of coefficients, odds rations and tests. Prediciton power of the logistic model, sensitivity and specificity. Hints on random forests, additive models, neural networks.
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica:
Modulo apprendimento statistico:
Operational Research for Logistics:
Statistical Learning:
Consultare il registro delle lezioni, il materiale didattico caricato sulla pagina web dei docenti e/o pagina teams del corso, i testi suggeriti e usare il ricevimento studenti.
Use the registry of classroom lessons, materials made available on the Professors web pages, attend student reception
Modulo ricerca operativa applicata alla logistica: prova scritta con l'ausilio del computer e del software dedicato e prova orale.
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Modulo apprendimento statistico: prova scritta con l'ausilio del computer della durata di due ore e prova orale.
Operational Research for Logistics: written test with the aid of the dedicated optimizazion software and oral test.
Statistical Learning: exercises to be solved using the statistical environment software, two and a half hours; oral examination.
Pagina web del modulo modelli statistici applicati alla logistica: https://elearning.ec.unipi.it/course/view.php?id=1030
Web page Statistical Learning https://elearning.ec.unipi.it/course/view.php?id=1030
