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magistraleinformaticaeconomia:log:start

Logistica (Logistics)

Docente (teacher): Maria Grazia Scutellà

Informazioni generali (info)

Obiettivi

Il corso si propone di presentare la struttura e il funzionamento dei sistemi logistici, con enfasi su aspetti di modellazione. Verranno descritti alcuni rilevanti problemi di progetto di reti logistiche (problemi di localizzazione e problemi di trasporto o “routing”), presentando anche problemi decisionali di tipo tattico, quali politiche di gestione delle scorte e tecniche di “project management”. I problemi decisionali presentati verranno formulati mediante modelli matematici (Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera), alcuni dei quali verranno implementati, risolti e analizzati utilizzando il linguaggio di modellazione matematica AMPL e il solver di ottimizzazione CPLEX. Va sottolineato che le tecniche di modellazione e gli strumenti software presentati hanno una valenza più ampia, in quanto consentono di formulare e risolvere problemi decisionali e di ottimizzazione che scaturiscono in contesti applicativi diversi dalla Logistica, quali Computer Science e Data Science.

Objectives

Aim of the course is to present the main modeling techniques and some simple algorithmic approaches for managing logistic systems, both at design and at operational level. Specifically, we discuss some relevant design problems arising in logistic networks (location problems and routing problems) and also some tactical decision problems, such as inventory problems and project management. These decision problems will be formulated via suitable mathematical models (usually Linear Programming and Integer Linear Programming models). Some of them will be implemented, solved and analyzed by means of the modelling language AMPL and the optimization solver CPLEX. It is worth emphasizing that, although applied in the Logistics contexts, the presented modeling techniques and software tools allow one to formulate and solve decision and optimization problems originated in other application contexts, such as Computer Science and Data Science.

Orario delle lezioni
Giorno Orario Aula
Martedì 16:15–18:00 Room Fib L1
Venerdì 11:00–12:45 Room Fib L1
Lesson timetable
Day Time Room
Tuesday 16:15–18:00 Room Fib L1
Friday 11:00–12:45 Room Fib L1
Orario di ricevimento
Giorno Orario Aula
su appuntamento via e-mail Aula virtuale di Logistics
Question time
Day Time Room
by appointment via e-mail Virtual room of Logistics

Programma

Introduzione alla struttura e al funzionamento dei sistemi logistici: la catena logistica, obiettivi di gestione

Introduzione a tecniche di modellazione matematica

  • Modelli di Programmazione Lineare: esempi
  • Modelli di Programmazione Lineare Intera: esempi

Problemi di localizzazione

  • Modelli di base
  • Modelli basati sulla massima distanza
  • Modelli basati sulla distanza totale o media
  • Modelli di localizzazione nel settore pubblico

Introduzione ai problemi di flusso

  • Flussi di costo minimo (cammino minimo e trasporto)
  • Flussi “multicommodity”

Problemi di trasporto o routing

  • Modelli di “Vehicle Routing”
  • Un caso speciale: il problema del commesso viaggiatore

Project Management

  • Metodi PERT e CPM

Politiche di gestione delle scorte

  • Modello del lotto economico (EOQ)

Laboratorio di modellazione matematica: AMPL e CPLEX (docente: Giacomo Lanza)

Programme

Design and managing issues in logistic systems: decision making in supply chain

Introduction to mathematical modeling

  • Linear Programming models: examples
  • Integer Linear Programming models: examples

Location problems

  • Basic facility location models
  • Maximum distance models
  • Total or average distance models
  • Location problems in the public sector

Introduction to network flow problems

  • Minimum cost flows (shortest paths and transportation)
  • Multicommodity flows

Transportation (routing) problems

  • Vehicle Routing models
  • A special case: the traveller salesman problem

Project Management

  • PERT and CPM methods

Inventory Management Methods

  • Single commodity models under constant demand rate: the Economic Order Quantity (EOQ) model

Lab on mathematical modeling: AMPL and CPLEX (teacher: Giacomo Lanza)

Modalità di esame

Progetto seguito da una prova orale

Regole per lo svolgimento del progetto

  • Gli studenti devono proporre un modello di Programmazione Lineare Intera per un problema di Logistica assegnato dal docente; viene richiesta l'implementazione e la risoluzione del modello proposto mediante AMPL e CPLEX
  • E' possibile formare un gruppo di lavoro composto al massimo da quattro persone
  • Il progetto va richiesto inviando una e-mail al docente, specificando nome, cognome e matricola di tutti i componenti del gruppo
  • Lo svolgimento del progetto (file pdf e file relativi all'implementazione) va inviato via e-mail almeno 7 giorni prima della data dell'appello in cui si intende sostenere la prova orale (data pubblicata sul sito web della Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics); in caso di progetto svolto da un gruppo, tale modalità riguarda il primo studente del gruppo che intende sostenere la prova orale
  • Il progetto verrà valutato mediante un giudizio (insufficiente, sufficiente, discreto, buono, ottimo) che, se sufficiente, contribuirà a determinare il voto finale dopo la prova orale
  • La valutazione del progetto, se sufficiente, è valida per tutti gli appelli dell'anno accademico in cui il progetto è stato assegnato
  • Nel caso di valutazione insufficiente non è consentito accedere alla prova orale, ed è necessario richiedere un nuovo progetto

Prova orale

  • Una volta ricevuta la valutazione del progetto, se sufficiente, gli studenti devono prenotarsi per la prova orale tramite il portale Valutami

Examination

Project plus oral examination

Project

  • The project consists in formulating an Integer Linear Programming model for a Logistic problem stated by the teacher; the project also requires the implementation and the solution of the proposed model via AMPL and CPLEX
  • Each project group can be composed of at most 4 students
  • The text of the project can be obtained by sending an e-mail to the teacher; in the e-mail, please specify name, surname and “matricola” of each component of the group
  • The solution (pdf file plus the files related to the model implementation) must be sent (via e-mail) at least 7 days before the date of the exam (published on the web site of the Laurea Magistrale in Data Science and Business Informatics)
  • An evaluation (i.e., insufficient, sufficient, almost good, good, very good) will be given to the project; if sufficient, the obtained evaluation will contribute to the determination of the final score, after the oral examination
  • A sufficient project evaluation is valid throughout the academic year where the project has been assigned
  • In case of an insufficient evaluation, it is not possible to participate to the oral examination, and it is necessary to solve another project

Oral examination

  • After the project evaluation, if sufficient, the students must reserve the oral examination via the website Valutami

Testi di riferimento (textbooks)

  • M.G. Scutellà. Logistics, Lecture Notes, 2015
  • G. Ghiani, G. Laporte, R. Musmanno. Introduction to Logistics Systems Planning and Control, Wiley, 2004 (Chapters 1 and 4 (4.1, 4.2, 4.3, 4.4.1, 4.4.2, 4.7.1, 4.8.3, 4.10, 4.11))
  • C.T. Ragsdale. Spreadsheet Modeling & Decision Analysis, Fourth Edition, A Practical Introduction to Management Science, Thomson South-Western, 2004 (Chapters 2, 3 (from 3.0 to 3.7; 3.10; 3.12), 5 (5.1, 5.2), 6 (from 6.0 to 6.8; 6.12, 6.13, 6.16),14)
  • Z. Drezner, H.W. Hamacher. Facility Location, Applications and Theory, Springer, 2002 (Sections 3.1, 3.2, 4.1 e 4.2.3 (only the first model))
  • P. Toth, D. Vigo. The Vehicle Routing Problem, SIAM, Monographs on Discrete Mathematics and Applications, 2002 (Chapter 1 (except 1.3.3), Chapter 5 (5.1, 5.2.1, 5.2.4.1 and 5.3.1.3) and Chapter 7 (7.1 and 7.2.1))

Risorse

File Excel relativi agli esempi di modelli di Programmazione Lineare e Programmazione Lineare Intera presentati a lezione: inviare una e-mail alla docente per richiederli

Resources

Excel files related to some of the presented Linear and Integer Linear Programming models: to get them, please send a request to the teacher (via e-mail)

Registro delle lezioni (2021/2022)

Chapters of: "Logistics, Lecture Notes" (M.G. Scutellà)

Slides of: "Course on mathematical modelling: AMPL and CPLEX" (G. Lanza)

Examples

magistraleinformaticaeconomia/log/start.txt · Ultima modifica: 26/09/2021 alle 16:44 (3 settimane fa) da Maria Grazia Scutellà