Metodi e modelli per le decisioni
A.A. 2018/2019
Obiettivi formativi
Questo corso si propone di
- discutere i fattori che rendono complessa una decisione
(escludendo la complessita' computazionale, di cui si occupano altri corsi)
- presentare casi concreti di studio, specialmente nell'ambito delle opere pubbliche
- presentare i metodi matematici per trattare la complessita'
- presentare i modelli matematici che ne risultano
- discutere limiti ed errori di tali metodi e modelli
- discutere i fattori che rendono complessa una decisione
(escludendo la complessita' computazionale, di cui si occupano altri corsi)
- presentare casi concreti di studio, specialmente nell'ambito delle opere pubbliche
- presentare i metodi matematici per trattare la complessita'
- presentare i modelli matematici che ne risultano
- discutere limiti ed errori di tali metodi e modelli
Risultati apprendimento attesi
Non definiti
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Linea Milano
Responsabile
Periodo
Primo semestre
STUDENTI FREQUENTANTI
Programma
Introduzione ai problemi decisionali complessi.
Casi di studio.
Formalizzazione dei problemi decisionali complessi.
Programmazione Matematica:
condizioni di Karush-Kuhn-Tucker
Programmazione a molti obiettivi:
il caso paretiano;
teoria dell'utilità a molti attributi;
Analisi Gerarchica;
Metodi Electre.
Programmazione in condizioni di incertezza:
decisioni in condizioni di ignoranza;
decisioni in condizioni di rischio;
teoria delle decisioni.
Teoria dei giochi:
generalità;
giochi a somma zero;
giochi simmetrici.
Teoria delle decisioni di gruppo.
Modelli descrittivi:
modelli per sistemi di trasporto;
teoria delle code;
simulazione a eventi discreti;
sistemi dinamici.
Casi di studio.
Formalizzazione dei problemi decisionali complessi.
Programmazione Matematica:
condizioni di Karush-Kuhn-Tucker
Programmazione a molti obiettivi:
il caso paretiano;
teoria dell'utilità a molti attributi;
Analisi Gerarchica;
Metodi Electre.
Programmazione in condizioni di incertezza:
decisioni in condizioni di ignoranza;
decisioni in condizioni di rischio;
teoria delle decisioni.
Teoria dei giochi:
generalità;
giochi a somma zero;
giochi simmetrici.
Teoria delle decisioni di gruppo.
Modelli descrittivi:
modelli per sistemi di trasporto;
teoria delle code;
simulazione a eventi discreti;
sistemi dinamici.
Propedeuticità
Ricerca Operativa
Prerequisiti
Prerequisiti: matematica del continuo, nozioni elementari di calcolo delle probabilità.
Modalità d'esame: l'esame sarà scritto, tipicamente composto da 8 punti,
che possono essere domande di teoria a risposta aperta oppure esercizi numerici,
analoghi a quelli svolti durante le lezioni del corso.
Modalità d'esame: l'esame sarà scritto, tipicamente composto da 8 punti,
che possono essere domande di teoria a risposta aperta oppure esercizi numerici,
analoghi a quelli svolti durante le lezioni del corso.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni
Materiale di riferimento
STUDENTI NON FREQUENTANTI
Lucidi, dispense, esercizi, articoli di approfondimento e temi d'esame sulla pagina web del docente.
Programma
Introduzione ai problemi decisionali complessi.
Casi di studio.
Formalizzazione dei problemi decisionali complessi.
Programmazione Matematica:
condizioni di Karush-Kuhn-Tucker
Programmazione a molti obiettivi:
il caso paretiano;
teoria dell'utilità a molti attributi;
Analisi Gerarchica;
Metodi Electre.
Programmazione in condizioni di incertezza:
decisioni in condizioni di ignoranza;
decisioni in condizioni di rischio;
teoria delle decisioni.
Teoria dei giochi:
generalità;
giochi a somma zero;
giochi simmetrici.
Teoria delle decisioni di gruppo.
Modelli descrittivi:
modelli per sistemi di trasporto;
teoria delle code;
simulazione a eventi discreti;
sistemi dinamici.
Casi di studio.
Formalizzazione dei problemi decisionali complessi.
Programmazione Matematica:
condizioni di Karush-Kuhn-Tucker
Programmazione a molti obiettivi:
il caso paretiano;
teoria dell'utilità a molti attributi;
Analisi Gerarchica;
Metodi Electre.
Programmazione in condizioni di incertezza:
decisioni in condizioni di ignoranza;
decisioni in condizioni di rischio;
teoria delle decisioni.
Teoria dei giochi:
generalità;
giochi a somma zero;
giochi simmetrici.
Teoria delle decisioni di gruppo.
Modelli descrittivi:
modelli per sistemi di trasporto;
teoria delle code;
simulazione a eventi discreti;
sistemi dinamici.
Prerequisiti
Prerequisiti: matematica del continuo, nozioni elementari di calcolo delle probabilità.
Modalità d'esame: l'esame sarà scritto, tipicamente composto da 8 punti,
che possono essere domande di teoria a risposta aperta oppure esercizi numerici,
analoghi a quelli svolti durante le lezioni del corso.
Modalità d'esame: l'esame sarà scritto, tipicamente composto da 8 punti,
che possono essere domande di teoria a risposta aperta oppure esercizi numerici,
analoghi a quelli svolti durante le lezioni del corso.
Materiale di riferimento
Lucidi, dispense, esercizi, articoli di approfondimento e temi d'esame sulla pagina web del docente.
Docente/i