Docente/i: Giancarlo Ferrari Trecate  

Denominazione del corso: Industrial automation
Codice del corso: 504702
Corso di laurea: Computer Engeneering, Electronic Engineering, Ingegneria Elettrica
Sede: Pavia
Settore scientifico disciplinare: ING-INF/04
L'insegnamento è caratterizzante per: Computer Engeneering
Crediti formativi: CFU 6
Sito web del corso: http://sisdin.unipv.it/labsisdin/teaching/courses/ails/
files/ails.php

Obiettivi formativi specifici

L'obbiettivo del corso è illustrare le principali tecniche di pianificazione e gestione dei processi produttivi. In particolare, verranno discussi metodi e algoritmi per modellizzare e risolvere problemi decisionali complessi in ambito industriale.

Programma del corso

Automazione dei processi produttivi
Descrizione dei processi produttivi. Sistemi di produzione flessibili. Management science. Ruolo dei metodi di ottimizzazione nella risoluzione di problemi decisionali complessi.

Metodi di programmazione matematica per la risoluzione di problemi gestionali
Modellizzazione dei processi decisionali. Variabili decisionali, funzione obiettivo e vincoli. Cenni di programmazione convessa. Problemi decisionali classici (e.g. problema del mix produttivo, di miscelazione, di allocazione delle risorse, di trasporto, di selezione del portafoglio).

Programmazione lineare
Geometria della programmazione lineare. Il teorema fondmentale della programmazione lineare. Il metodo del simplesso: fase 1 e fase 2. Forma tableau del metodo del simplesso. Analisi di sensitività delle soluzioni ottime.

Teoria della dualità
Problemi duali nella programmazione matematica. Dualità debole e forte. Qualificazione dei vincoli per problemi di ottimizzazione convessa. Condizioni di ottimalità e condizioni KKT. Dualità nella programmazione lineare: relazioni tra le soluzioni primali e duali.

Metodi di ottimizzazione su reti per problemi gestionali
Nozioni di base di teoria dei grafi e di teoria della complessità computazionale. Progetto di reti di trasporto: l'algoritmo di Kruskal. Problemi di cammino minimo. Algoritmi di Dijkstra e Floyd-Warshall. Problemi di flusso: l'algoritmo di Ford-Fulkerson. Metodi per la gestione di progetti: rappresentazione AOA, metodo dei cammini critici e analisi PERT. Programmazione dinamica: principio di Bellman, cost-to-go e iterazioni di Bellman. Applicazioni della programmazione dinamica al controllo ottimo di automi a stati finiti e a problemi di cammino minimo.

Prerequisiti

E’ richiesta la conoscenza dei concetti di base della teoria dei controlli automatici e di informatica.

Tipologia delle attività formative

Lezioni (ore/anno in aula): 45
Esercitazioni (ore/anno in aula): 0
Attività pratiche (ore/anno in aula): 0

Materiale didattico consigliato

C. Vercellis. Modelli e Decisioni: Strumenti e Metodi per le Decisioni Aziendali. Esculapio, 1997.

M. Fischetti. Lezioni di ricerca operativa, 2 edizione. Edizioni Libreria Progetto, Padova, 1999.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame consiste in una prova scritta a libri chiusi in cui vengono valutate sia la conoscenza dei fondamenti teorici, sia la capacità di risolvere semplici esercizi.