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magistraleinformaticaeconomia:log:start

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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.

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). In some cases, they will be implemented, solved and analyzed by means of the modelling language AMPL and the optimization solver CPLEX.

Orario delle lezioni
Giorno Orario Aula
Martedì 16–18 L1
Venerdì 14–16 C1
Lesson timetable
Day Time Room
Tuesday 16–18 L1
Friday 14–16 C1
Orario di ricevimento
Giorno Orario Aula
Mercoledì 14:30–17:30 Studio docente
su appuntamento via e-mail
Question time
Day Time Room
Wednesday 14:30–17:30 teacher office
by appointment via e-mail

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)
  • Caso di più prodotti: presenza di un vincolo di magazzino

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
  • Multicommodity models: capacity constraints

Lab on mathematical modelling: 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
  • Una valutazione positiva del progetto comporterà un bonus (in termini di votazione) al momento della prova orale; tale bonus, pari al massimo a 3, verrà sommato alla votazione riportata dallo studente in sede di prova orale
  • La valutazione del progetto, se positiva, è valida per tutti gli appelli dell'anno accademico in cui il progetto è stato assegnato

Prova orale

  • Una volta ricevuta la valutazione del progetto, se positiva, gli studenti devono prenotarsi per la prova orale inviando una e-mail alla docente, in cui va specificato l'appello d'esame in cui si intende sostenere la prova orale. La docente comunicherà quindi agli studenti interessati la data della prova orale
  • Nel caso di valutazione negativa non è consentito accedere alla prova orale, ed è necessario richiedere un nuovo progetto

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)
  • In case of a positive evaluation, a bonus (at most 3) will be added to the score obtained by the student during the oral examination
  • A positive project evaluation is valid throughout the academic year where the project has been assigned

Oral examination

  • After the project evaluation, if positive, the students must reserve the oral examination, always via e-mail, by specifying the interested exam session. The teacher will communicate the date of the oral examination
  • In case of a negative evaluation, it is not possible to participate to the oral examination, and it is necessary to solve another project

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 (2019/2020)

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

Examples

magistraleinformaticaeconomia/log/start.1574520525.txt.gz · Ultima modifica: 23/11/2019 alle 14:48 (4 anni fa) da Maria Grazia Scutellà