Domande d'esame VERIFICATO
Domande esame Decision Models
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Di cosa parla
- Ottimizzazione con Metodo del Gradiente: Risoluzione di un problema di minimizzazione per una funzione quadratica (f(x, y) = x² + xy + y² + 2x + 3y) utilizzando il metodo del gradiente per una singola iterazione, partendo dal punto (0,0).
- Programmazione Lineare per Agenzia Pubblicitaria: Definizione di un problema di ottimizzazione per minimizzare i costi di una campagna pubblicitaria. I vincoli includono:
- Numero minimo di contatti per diverse fasce demografiche (uomini/donne 18-40, uomini/donne >=40 anni).
- Costi differenziati per chiamata al mattino (1.1 euro) e al pomeriggio (1.6 euro).
- Percentuali medie di successo per raggiungere il target, variabili per fascia demografica e orario.
- Vincolo aggiuntivo sul numero di chiamate al mattino (non più del doppio di quelle del pomeriggio).
- Algoritmo Hill-Climbing: Domanda relativa all'applicazione e al funzionamento dell'algoritmo Hill-Climbing, con l'identificazione di funzioni per le quali non sarebbe efficace.
- Risoluzione e Analisi di Programmazione Lineare:
- Risoluzione di un problema di massimizzazione (max z = x1 + x2) soggetto a un set di vincoli lineari e di non negatività.
- Analisi di sensibilità: come la soluzione ottimale cambia se l'obiettivo diventa "max 2x1 + 2x2" o "min 2x1 + 2x2".
- Metodi Euristici vs. Metodi Esatti: Discussione sui vantaggi e svantaggi comparativi dei metodi euristici rispetto ai metodi esatti nell'ambito dell'ottimizzazione.
- Albero Decisionale: Menzionato come argomento d'esame, sebbene i dettagli specifici del quesito non siano stati ricordati.
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