Domande d'esame VERIFICATO
Sample - exam questions DO
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Problemi di ottimizzazione discrete:
- Prodotto da produzione e clienti, costi fissi e variabili per trasporto, capacità produttive e domande dei clienti.
- Ambulances a locazioni candidate per minimizzare il tempo di risposta massimo.
- Rete telecommunicativa: installazione di capacità su archi per minimizzare costi totali.
- Flusso costoso minimo: determinare flusso di minimo costo che soddisfi domande.
- Problema del commesso viaggiatore simmetrico: ciclo hamiltoniano di costo minimo.
- Localizzazione delle imprese: apertura dei depositi per massimizzare profitto netto.
- Relaxazione Lagrangiana per localizzazione delle imprese.
- Knapsack binario:
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- Problema di ottimizzazione discreta con produzione e clienti: formulazione a programmazione lineare mista intera per minimizzare i costi di trasporto, rispettando capacità produttive e domande dei clienti.
- Locazione di ambulanzie: formulazioni a programmazione lineare intera per minimizzare il tempo massimo di risposta alle chiamate d'emergenza, considerando la disponibilità delle ambulanzie e i tempi di trasferimento.
- Rete telecommunicativa: formulazione a programmazione lineare mista intera per ottimizzare la capacità della rete e il routing dei dati, rispettando le richieste e garantendo la robustezza del sistema.
- Problema di flusso costoso minimo: formulazione a programmazione lineare intera per minimizzare i costi totali del flusso, considerando capacità e domande dei nodi.
- Problema del commesso viaggiatore simmetrico: due formulazioni a programmazione lineare intera per determinare il ciclo hamiltoniano di costo minimo, con dimensioni formule in termini del numero di nodi.
- Problema di localizzazione delle installazioni senza capacità: due formulazioni a programmazione lineare intera per decidere dove aprire depositi e soddisfare la domanda dei clienti, massimizzando il profitto totale meno i costi fissi, con relazione tra le relaxazioni lineari.
- Problema della borsa di viaggio: definizione delle cover inequalities come disequazioni valide per il problema e descrizione del problema di separazione, applicazione del rilassamento Lagrangiano con esempio specifico.
- Metodo della generazione di colonne: idea generale e componenti per problemi a programmazione lineare intera, discussione delle sue vantaggi e svantaggi e possibile estensione.
- Rilassamento Lagrangiano per problemi a programmazione lineare intera: descrizione dei passaggi del metodo con esempio, risultato centrale sulla forza della soluzione dual Lagrangiana e sua soluzione.
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