Conoscenza e comprensione:

– conoscere i principali metodi risolutivi esatti ed euristici che possono essere adottati per problemi di ottimizzazione che emergono nella gestione dei sistemi reali;

– avere dimestichezza nella lettura/scrittura di modelli matematici formali e rigorosi;

– essere in grado di esprimere in forma algoritmica un processo risolutivo astratto, usando un linguaggio di programmazione o uno pseudocodice;

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

– saper riconoscere gli aspetti fondamentali nella formulazione di un modello per un problema di ottimizzazione reale (variabili, vincoli, obiettivo);

– saper valutare la complessità computazionale di un problema e l’efficacia di un algoritmo risolutivo;

– saper proporre procedure euristiche per problemi complessi;

Autonomia di giudizio:

– essere in grado di applicare l’approccio algoritmico più adatto alla risoluzione di un particolare problema;

– essere in grado di aiutare a formulare in modo matematicamente corretto un problema di ottimizzazione del mondo produttivo/industriale;

Abilità comunicative:

– conoscere il linguaggio della teoria dei grafi e dell’ottimizzazione matematica;

– saper presentare il contenuto di un articolo scientifico della disciplina;

Capacità di apprendimento:

– studiare in maniera autonoma, a partire dalla bibliografia consigliata;

– saper formulare modelli opportuni per i problemi illustrati a lezione e per altri definiti in modo autonomo.