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Problemi di Scelta, Ricerca Operativa, Esercizi Svolti e Problema delle Scorte PDF

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Problemi di Scelta, Ricerca Operativa, Esercizi Svolti e Problema delle Scorte PDF

La Ricerca Operativa è un approccio scientifico fondamentale per la risoluzione di problemi organizzativi complessi. Questo documento esplora i suoi principi fondamentali, le applicazioni pratiche e le metodologie di risoluzione dei problemi di scelta in condizioni di certezza.

Punti chiave:

  • Origine militare durante la Seconda Guerra Mondiale
  • Applicazioni in ambito industriale e gestionale
  • Focus sui problemi di gestione delle scorte
  • Metodologie di risoluzione per problemi di massimizzazione
  • Analisi delle alternative decisionali

7/10/2022

2947

RIELABORAZIONE DOMANDE 4 MODULO
→ RICERCA OPERATIVA > è considerata l'applicazione del metodo scientifico, da parte di gruppi
interdisciplin

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Fasi della Ricerca Operativa

Il processo di risoluzione di un problema di ricerca operativa si articola tipicamente in quattro fasi principali:

  1. Individuazione del problema e raccolta dati

In questa fase si definisce chiaramente il problema da risolvere e si raccolgono tutte le informazioni rilevanti. È fondamentale identificare:

  • Variabili controllabili (variabili d'azione): elementi quantificabili e modificabili
  • Variabili non controllabili: fattori non prevedibili o influenzabili solo in termini probabilistici

Esempio: In un problema di produzione, le quantità da produrre sono variabili controllabili, mentre i guasti ai macchinari sono variabili non controllabili.

  1. Costruzione del modello matematico

Si sviluppa un modello matematico che sintetizza le caratteristiche essenziali del problema, composto da:

  • Funzione obiettivo: esprime lo scopo da ottimizzare (es. massimizzare profitto, minimizzare costi)
  • Vincoli: limitazioni espresse mediante equazioni o disequazioni

Definizione: La funzione obiettivo è la funzione matematica da ottimizzare (massimizzare o minimizzare) che rappresenta lo scopo del problema, come costi, ricavi o utili.

  1. Analisi del modello e ricerca della soluzione ottimale

Si applica un metodo risolutivo appropriato per individuare la soluzione che ottimizza la funzione obiettivo nel rispetto dei vincoli. Le tecniche utilizzate possono includere:

  • Metodi della matematica classica
  • Tecniche di programmazione matematica
  • Algoritmi di ottimizzazione
  1. Verifica e implementazione della soluzione

Si valuta la bontà e l'applicabilità pratica della soluzione trovata. Se necessario, si procede a:

  • Affinamento del modello
  • Analisi di sensitività
  • Test su scala ridotta

Highlight: La verifica della soluzione è una fase cruciale per garantire che il modello rifletta adeguatamente la realtà e che la soluzione sia effettivamente implementabile.

RIELABORAZIONE DOMANDE 4 MODULO
→ RICERCA OPERATIVA > è considerata l'applicazione del metodo scientifico, da parte di gruppi
interdisciplin

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Classificazione dei Problemi di Scelta

I problemi di scelta affrontati dalla ricerca operativa possono essere classificati secondo diversi criteri:

  1. Numero di variabili decisionali:

    • Problemi in una sola variabile
    • Problemi in due o più variabili
  2. Natura delle variabili:

    • Problemi nel discreto: le variabili assumono valori interi (numeri naturali)
    • Problemi nel continuo: le variabili possono assumere qualsiasi valore reale

Esempio: La produzione di automobili è un problema discreto, mentre la produzione di liquidi è un problema continuo.

  1. Condizioni di certezza:

    • Problemi in condizioni di certezza: le conseguenze delle azioni sono determinabili a priori
    • Problemi in condizioni di incertezza: si introduce il concetto di probabilità
  2. Orizzonte temporale degli effetti:

    • Problemi con effetti immediati: le conseguenze si manifestano a breve termine
    • Problemi con effetti differiti: gli effetti si distribuiscono su periodi lunghi, richiedendo l'introduzione del fattore tempo

Highlight: La distinzione tra problemi in condizioni di certezza e incertezza è fondamentale per la scelta dell'approccio risolutivo più appropriato.

Risoluzione di un problema di massimo con funzione obiettivo lineare nel caso continuo:

  1. Identificazione dei dati: costi fissi (CF), costi variabili unitari (CVu), prezzo di vendita unitario (PVu), massima capacità produttiva

  2. Definizione del modello matematico: U = RT - CT (Utile = Ricavi Totali - Costi Totali)

  3. Formulazione della funzione obiettivo: y = PVu * x - (CF + CVu * x), dove y rappresenta l'utile e x le quantità prodotte

  4. Analisi della funzione: si tratta di una retta crescente con pendenza positiva

  5. Impostazione del sistema con vincoli: y = R(x) - C(x) 0 ≤ x ≤ max capacità produttiva

  6. Determinazione del punto di massimo utile: corrisponde alla massima capacità produttiva

  7. Calcolo del Break Even Point (BEP): si pone y = 0 e si risolve l'equazione

Definizione: Il Break Even Point (BEP) rappresenta la quantità minima da produrre per non essere in perdita, ovvero il punto in cui i ricavi totali eguagliano i costi totali.

  1. Rappresentazione grafica: il BEP corrisponde al punto di intersezione della retta con l'asse delle ascisse

Highlight: L'analisi grafica fornisce una visualizzazione immediata del comportamento della funzione obiettivo e dei punti critici come il BEP e il massimo utile.

RIELABORAZIONE DOMANDE 4 MODULO
→ RICERCA OPERATIVA > è considerata l'applicazione del metodo scientifico, da parte di gruppi
interdisciplin

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Pagina 3: Analisi dei Costi e Problema delle Scorte

Questa sezione approfondisce l'analisi dei costi e introduce il problema delle scorte, fondamentale nella Ricerca Operativa.

Definition: Il problema delle scorte riguarda la gestione ottimale delle materie prime e delle merci in magazzino.

Highlight: Il costo marginale si ottiene derivando il costo totale ed equivale al costo unitario minimo.

Example: Un'impresa industriale deve gestire le scorte considerando:

  • Costi di ordinazione
  • Costi di magazzinaggio
  • Quantità ottimale di ordinazione
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Introduzione alla Ricerca Operativa

La ricerca operativa (R.O.) è un approccio scientifico interdisciplinare per risolvere problemi complessi di gestione e controllo di sistemi organizzativi. Nata in ambito militare durante la Seconda Guerra Mondiale, si è poi diffusa ampiamente in campo industriale e aziendale.

Definizione: La ricerca operativa è l'applicazione del metodo scientifico, da parte di gruppi interdisciplinari, a problemi che implicano il controllo di sistemi organizzativi per fornire le soluzioni che meglio coincidano agli scopi dell'organizzazione.

La R.O. si caratterizza per:

  • Visione ampia e sistemica dei problemi
  • Collaborazione tra esperti di diverse discipline
  • Utilizzo di modelli matematici e tecniche quantitative

Highlight: La cooperazione tra specialisti di diversi settori è fondamentale nella ricerca operativa per esaminare il problema da molteplici prospettive e trovare soluzioni ottimali.

Principali ambiti di applicazione della ricerca operativa in campo industriale:

  1. Gestione aziendale (es. controllo scorte, modelli di domanda)
  2. Produzione (es. ottimizzazione mix produttivo, pianificazione manutenzione)
  3. Logistica e trasporti
  4. Gestione di nuovi impianti
  5. Problemi economico-finanziari

Esempio: In ambito produttivo, la ricerca operativa può essere utilizzata per determinare il mix di prodotti da fabbricare che massimizza il profitto, tenendo conto di vincoli di capacità e risorse.

Non c'è niente di adatto? Esplorare altre aree tematiche.

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Utente iOS

Adoro questa applicazione [...] consiglio Knowunity a tutti!!! Sono passato da un 5 a una 8 con questa app

Stefano S, utente iOS

L'applicazione è molto semplice e ben progettata. Finora ho sempre trovato quello che stavo cercando

Susanna, utente iOS

Adoro questa app ❤️, la uso praticamente sempre quando studio.

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La Ricerca Operativa è un approccio scientifico fondamentale per la risoluzione di problemi organizzativi complessi. Questo documento esplora i suoi principi fondamentali, le applicazioni pratiche e le metodologie di risoluzione dei problemi di scelta in condizioni di certezza.

Punti chiave:

  • Origine militare durante la Seconda Guerra Mondiale
  • Applicazioni in ambito industriale e gestionale
  • Focus sui problemi di gestione delle scorte
  • Metodologie di risoluzione per problemi di massimizzazione
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Fasi della Ricerca Operativa

Il processo di risoluzione di un problema di ricerca operativa si articola tipicamente in quattro fasi principali:

  1. Individuazione del problema e raccolta dati

In questa fase si definisce chiaramente il problema da risolvere e si raccolgono tutte le informazioni rilevanti. È fondamentale identificare:

  • Variabili controllabili (variabili d'azione): elementi quantificabili e modificabili
  • Variabili non controllabili: fattori non prevedibili o influenzabili solo in termini probabilistici

Esempio: In un problema di produzione, le quantità da produrre sono variabili controllabili, mentre i guasti ai macchinari sono variabili non controllabili.

  1. Costruzione del modello matematico

Si sviluppa un modello matematico che sintetizza le caratteristiche essenziali del problema, composto da:

  • Funzione obiettivo: esprime lo scopo da ottimizzare (es. massimizzare profitto, minimizzare costi)
  • Vincoli: limitazioni espresse mediante equazioni o disequazioni

Definizione: La funzione obiettivo è la funzione matematica da ottimizzare (massimizzare o minimizzare) che rappresenta lo scopo del problema, come costi, ricavi o utili.

  1. Analisi del modello e ricerca della soluzione ottimale

Si applica un metodo risolutivo appropriato per individuare la soluzione che ottimizza la funzione obiettivo nel rispetto dei vincoli. Le tecniche utilizzate possono includere:

  • Metodi della matematica classica
  • Tecniche di programmazione matematica
  • Algoritmi di ottimizzazione
  1. Verifica e implementazione della soluzione

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Classificazione dei Problemi di Scelta

I problemi di scelta affrontati dalla ricerca operativa possono essere classificati secondo diversi criteri:

  1. Numero di variabili decisionali:

    • Problemi in una sola variabile
    • Problemi in due o più variabili
  2. Natura delle variabili:

    • Problemi nel discreto: le variabili assumono valori interi (numeri naturali)
    • Problemi nel continuo: le variabili possono assumere qualsiasi valore reale

Esempio: La produzione di automobili è un problema discreto, mentre la produzione di liquidi è un problema continuo.

  1. Condizioni di certezza:

    • Problemi in condizioni di certezza: le conseguenze delle azioni sono determinabili a priori
    • Problemi in condizioni di incertezza: si introduce il concetto di probabilità
  2. Orizzonte temporale degli effetti:

    • Problemi con effetti immediati: le conseguenze si manifestano a breve termine
    • Problemi con effetti differiti: gli effetti si distribuiscono su periodi lunghi, richiedendo l'introduzione del fattore tempo

Highlight: La distinzione tra problemi in condizioni di certezza e incertezza è fondamentale per la scelta dell'approccio risolutivo più appropriato.

Risoluzione di un problema di massimo con funzione obiettivo lineare nel caso continuo:

  1. Identificazione dei dati: costi fissi (CF), costi variabili unitari (CVu), prezzo di vendita unitario (PVu), massima capacità produttiva

  2. Definizione del modello matematico: U = RT - CT (Utile = Ricavi Totali - Costi Totali)

  3. Formulazione della funzione obiettivo: y = PVu * x - (CF + CVu * x), dove y rappresenta l'utile e x le quantità prodotte

  4. Analisi della funzione: si tratta di una retta crescente con pendenza positiva

  5. Impostazione del sistema con vincoli: y = R(x) - C(x) 0 ≤ x ≤ max capacità produttiva

  6. Determinazione del punto di massimo utile: corrisponde alla massima capacità produttiva

  7. Calcolo del Break Even Point (BEP): si pone y = 0 e si risolve l'equazione

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