Conoscenza e comprensione: conoscere i metodi risolutivi per modelli di PL/PLI basati con generazione di colonne; conoscere la teoria della dualità ed i metodi Lagrangiani; conoscere la teoria delle reti di flusso e i relativi metodi risolutivi; conoscere la programmazione dinamica ed alcune sue applicazioni alla risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria; conoscere gli argomenti di base della teoria dei matroidi e le loro applicazioni in ottimizzazione combinatoria; conoscere gli algoritmi risolutivi per alcuni classici problemi su grafi; conoscere i principali problemi di ottimizzazione combinatoria e le relative metodologie di risoluzione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: sapere proporre ed utilizzare metodi risolutivi basati sulla generazione di colonne; sapere proporre ed utilizzare metodi risolutivi basati sul rilassamento lagrangiano dei vincoli; essere in grado di formulare modelli di flusso per problemi combinatori/applicativi; saper definire uno schema di programmazione dinamica e dedurre un algoritmo risolutivo per problemi con particolare struttura; sapere applicare gli algoritmi presentati nel corso per la risoluzione di semplici istanze dei problemi di cammino minimo, flusso a costo minimo, massimo flusso, albero di supporto di costo minimo, accoppiamento.

Autonomia di giudizio: sapere individuare modelli ed algoritmi appropriati per problemi di ottimizzazione combinatoria.

Abilità comunicative: saper presentare con rigore e completezza gli argomenti in programma ed eventuali approfondimenti svolti autonomamente.

Capacità di apprendimento: essere in grado di approfondire autonomamente gli argomenti del corso in relazione ad aspetti formali non svolti in classe; essere in grado di consultare la letteratura scientifica del settore.