Università Roma Tre

Panoramica sui sistemi di supporto alle decisioni (DSS). Model Driven DSS. Generalità su Business Analytics. Richiami di modellazione (esempi di formulazioni PL, PLI e PNL). Predictive analytics, alberi di classificazione ottimi, esempi. Cenni alla complessità computazionale. Prescriptive analytics. Algoritmi euristici: euristiche costruttive, ricerca locale, ricerca locale a profondità variabile, Tabu Search, Simulated Annealing, algoritmi genetici, cenni ad altre metaeuristiche. Ottimizzazione robusta. Studio di casi reali (ottimizzazione dei flussi nella distribuzione di cibi surgelati, ottimizzazione dei turni del personale sanitario nei reparti ospedalieri, ottimizzazione dei percorsi per la raccolta di materiale per le analisi di laboratorio, gestione ottima del magazzino di un’azienda che si occupa di vendite online, ….).

1. Modelli e metodi decisionali in condizioni di incertezza e rischio, di G. Ghiani, R. Musmanno (a cura di), McGraw-Hill Education, 2009.
2. Slide e materiale didattico fornito dal docente