MODELLI E METODI PER LE DECISIONI
- Anno accademico
- 2019/2020 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- MODELS AND METHODS FOR DECISION MAKING
- Codice insegnamento
- ET0050 (AF:258118 AR:151339)
- Modalità
- Online
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea
- Settore scientifico disciplinare
- MAT/09
- Periodo
- 3° Periodo
- Anno corso
- 3
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
L'insegnamento appartiene alle attività formative a scelta dello studente del corso di laurea in Economia Aziendale. In linea con gli obiettivi formativi del corso di laurea, questo insegnamento presenta alcuni metodi e modelli per le decisioni aziendali nell'ottica di insegnare agli studenti a svolgere un'adeguata analisi e interpretazione dei problemi operativi aziendali. In particolare il corso si propone di approfondire alcuni concetti fondamentali relativi all'ottimizzazione statica con particolare riferimento alla programmazione lineare e alla programmazione multiobiettivo e multiattributo (moodle.unive.it/course/view.php?id=1015). Il corso è svolto interamente online.
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenze e capacità di comprensione.
Attraverso lo studio di strumenti teorici, alla fine del corso lo studente sarà in grado di affrontare problemi concreti formulando modelli in grado di rappresentarli. In particolare, lo studente avrà:
- acquisito gli strumenti analitici e concettuali necessari per esaminare e risolvere problemi gestionali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Attraverso l'approfondimento della teoria e lo svolgimento di esercitazioni lo studente avrà acquisito la capacità di:
- contestualizzare le proprie conoscenze e applicarle a situazioni concrete;
- affrontare nuovi problemi complessi di natura aziendale;
- saper scegliere, tra le tecniche quantitative viste, le più adeguate per affrontare i problemi concreti sotto analisi.
Capacità di giudizio, abilità comunicative, capacità di apprendimento.
Lo studente, attraverso l'autonomia e il confronto con il docente e gli altri studenti, saprà:
- trovare giustificazioni all'approccio utilizzato, tenendo conto di punti di forza e di debolezza;
- essere in grado di estendere quanto imparato ad altre situazioni analoghe.
Attraverso lo studio di strumenti teorici, alla fine del corso lo studente sarà in grado di affrontare problemi concreti formulando modelli in grado di rappresentarli. In particolare, lo studente avrà:
- acquisito gli strumenti analitici e concettuali necessari per esaminare e risolvere problemi gestionali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Attraverso l'approfondimento della teoria e lo svolgimento di esercitazioni lo studente avrà acquisito la capacità di:
- contestualizzare le proprie conoscenze e applicarle a situazioni concrete;
- affrontare nuovi problemi complessi di natura aziendale;
- saper scegliere, tra le tecniche quantitative viste, le più adeguate per affrontare i problemi concreti sotto analisi.
Capacità di giudizio, abilità comunicative, capacità di apprendimento.
Lo studente, attraverso l'autonomia e il confronto con il docente e gli altri studenti, saprà:
- trovare giustificazioni all'approccio utilizzato, tenendo conto di punti di forza e di debolezza;
- essere in grado di estendere quanto imparato ad altre situazioni analoghe.
Prerequisiti
Avere raggiunto gli obiettivi formativi di MATEMATICA - 1 e MATEMATICA – 2. In particolare, è opportuno che lo studente sappia applicare le sue conoscenze circa i concetti e i metodi legati ai sistemi di equazioni e disequazioni lineari, all'algebra matriciale, ai massimi e ai minimi di funzioni.
Contenuti
Il corso, organizzato in 6 unità didattiche, è suddiviso in due parti.
Parte 1 (4 unità didattiche): Programmazione Lineare.
Unità didattica 1:
Si introduce la programmazione lineare (PL) nel contesto più ampio della programmazione matematica e della teoria dell’ottimizzazione in generale e si presentano alcuni risultati teorici importanti relativi all’esistenza e all’unicità di una soluzione ottima.
Si evidenzia l’importanza della PL presentando 3 classici problemi e modelli di programmazione lineare (piano di produzione di guadagno massimo, trasporto, dieta).
Unità didattica 2:
Si presentano alcune formulazioni di riferimento di un problema PL (forma standard e forma canonica) e si dimostra l’equivalenza tra queste e tutte le possibili varianti.
Si discute la risoluzione grafica di un particolare problema PL (un problema di produzione di biciclette).
Si introduce l’importante concetto di soluzione di base.
Unità didattica 3:
Si enuncia e si dimostra il teorema fondamentale della programmazione lineare e la sua interpretazione geometrica, sottolineando l’importanza delle soluzioni di base introdotte nell’unità precedente, e si presentano altri risultati teorici derivanti dai precedenti e molto importanti anche dal punto di vista pratico.
Si imparano a risolvere alcuni problemi di programmazione lineare in due variabili, sottolineando l’importanza dell’approccio grafico, e si introduce l’importante concetto di dualità oggetto anche dell’unità successiva.
Unità didattica 4:
Si sottolinea l’importanza della dualità, enunciando alcuni teoremi sulla dualità fino ad arrivare alle condizioni di complementarietà che legano la soluzione ottima del problema duale alla soluzione ottima del problema primale, ammesso che queste soluzioni esistano.
Si imparano a risolvere coppie di problemi PL primale/duale.
Si presenta un modello per la suddivisione del budget pubblicitario (un semplice esempio dell’utilità della PL nei problemi concreti).
Parte 2 (2 unità didattiche): Programmazione Multiobiettivo e Programmazione Multiattributo.
Unità didattica 5:
Si introduce la programmazione a più obiettivi, partendo dal presupposto che in molte situazioni è difficile riconoscere nella definizione di un modello un unico obiettivo.
Si parla di programmazione a più criteri arrivando ad imparare ad affrontare modelli PL a due obiettivi e introducendo i concetti di frontiera efficiente, di soluzioni Pareto-ottime e di scalarizzazione.
Si parla di programmazione a più attributi, dedicando spazio a semplici metodi quali il metodo della dominanza, del maxmin e del maxmax, e di pesi degli attributi, introducendo il concetto di coerenza della matrice dei confronti a coppie tra attributi e il metodo degli autovalori.
Unità didattica 6:
Si presentano alcuni metodi di programmazione a più attributi (metodo congiuntivo/disgiuntivo; metodo delle permutazioni; metodo dell’assegnazione lineare).
Viene analizzato un metodo più ricco sia dal punto di vista teorico che dal punto di vista applicativo e cioè l’AHP, fornendo alcuni risultati teorici e mostrando un esempio applicativo.
Parte 1 (4 unità didattiche): Programmazione Lineare.
Unità didattica 1:
Si introduce la programmazione lineare (PL) nel contesto più ampio della programmazione matematica e della teoria dell’ottimizzazione in generale e si presentano alcuni risultati teorici importanti relativi all’esistenza e all’unicità di una soluzione ottima.
Si evidenzia l’importanza della PL presentando 3 classici problemi e modelli di programmazione lineare (piano di produzione di guadagno massimo, trasporto, dieta).
Unità didattica 2:
Si presentano alcune formulazioni di riferimento di un problema PL (forma standard e forma canonica) e si dimostra l’equivalenza tra queste e tutte le possibili varianti.
Si discute la risoluzione grafica di un particolare problema PL (un problema di produzione di biciclette).
Si introduce l’importante concetto di soluzione di base.
Unità didattica 3:
Si enuncia e si dimostra il teorema fondamentale della programmazione lineare e la sua interpretazione geometrica, sottolineando l’importanza delle soluzioni di base introdotte nell’unità precedente, e si presentano altri risultati teorici derivanti dai precedenti e molto importanti anche dal punto di vista pratico.
Si imparano a risolvere alcuni problemi di programmazione lineare in due variabili, sottolineando l’importanza dell’approccio grafico, e si introduce l’importante concetto di dualità oggetto anche dell’unità successiva.
Unità didattica 4:
Si sottolinea l’importanza della dualità, enunciando alcuni teoremi sulla dualità fino ad arrivare alle condizioni di complementarietà che legano la soluzione ottima del problema duale alla soluzione ottima del problema primale, ammesso che queste soluzioni esistano.
Si imparano a risolvere coppie di problemi PL primale/duale.
Si presenta un modello per la suddivisione del budget pubblicitario (un semplice esempio dell’utilità della PL nei problemi concreti).
Parte 2 (2 unità didattiche): Programmazione Multiobiettivo e Programmazione Multiattributo.
Unità didattica 5:
Si introduce la programmazione a più obiettivi, partendo dal presupposto che in molte situazioni è difficile riconoscere nella definizione di un modello un unico obiettivo.
Si parla di programmazione a più criteri arrivando ad imparare ad affrontare modelli PL a due obiettivi e introducendo i concetti di frontiera efficiente, di soluzioni Pareto-ottime e di scalarizzazione.
Si parla di programmazione a più attributi, dedicando spazio a semplici metodi quali il metodo della dominanza, del maxmin e del maxmax, e di pesi degli attributi, introducendo il concetto di coerenza della matrice dei confronti a coppie tra attributi e il metodo degli autovalori.
Unità didattica 6:
Si presentano alcuni metodi di programmazione a più attributi (metodo congiuntivo/disgiuntivo; metodo delle permutazioni; metodo dell’assegnazione lineare).
Viene analizzato un metodo più ricco sia dal punto di vista teorico che dal punto di vista applicativo e cioè l’AHP, fornendo alcuni risultati teorici e mostrando un esempio applicativo.
Testi di riferimento
Luenberger D. G., Ye Y. (2008), Linear and nonlinear programming, Springer.
Mason F. (1992), Metodi quantitativi per le decisioni, Giappichelli.
Mason F. (2008), Appunti di Programmazione a più criteri, Quaderni di didattica n. 29/2008, Università Ca' Foscari di Venezia.
Altro materiale didattico a cura del docente sarà reso disponibile sulla piattaforma Moodle del corso.
Mason F. (1992), Metodi quantitativi per le decisioni, Giappichelli.
Mason F. (2008), Appunti di Programmazione a più criteri, Quaderni di didattica n. 29/2008, Università Ca' Foscari di Venezia.
Altro materiale didattico a cura del docente sarà reso disponibile sulla piattaforma Moodle del corso.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La valutazione si basa su una prova orale finale preceduta da attività online obbligatorie per l'ammissione all'esame orale.
Attività online.
Quiz (attività obbligatoria): saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle settimanalmente pacchetti di 10 quiz a risposta multipla mirati a verificare l'apprendimento dei contenuti legati alle lezioni online corrispondenti.
Esercitazioni (attività facoltative): saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle set di esercizi utili all'autovalutazione delle attività svolte durante il corso.
Esame orale.
L'esame orale prevede due domande:
- la prima, di carattere teorico, che mira a verificare le conoscenze teoriche acquisite;
- la seconda, un esercizio, che mira a verificare la capacità di utilizzare i risultati teorici imparati durante il corso.
L'esame è valutato su una base di 30 punti. La prima parte, l'attività on line, non dà punteggio ma permette, se superata, di accedere all'esame orale. L'esame orale, la seconda parte, si intende superato se entrambe le domande avranno risposta valutata sufficiente.
Attività online.
Quiz (attività obbligatoria): saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle settimanalmente pacchetti di 10 quiz a risposta multipla mirati a verificare l'apprendimento dei contenuti legati alle lezioni online corrispondenti.
Esercitazioni (attività facoltative): saranno resi disponibili sulla piattaforma Moodle set di esercizi utili all'autovalutazione delle attività svolte durante il corso.
Esame orale.
L'esame orale prevede due domande:
- la prima, di carattere teorico, che mira a verificare le conoscenze teoriche acquisite;
- la seconda, un esercizio, che mira a verificare la capacità di utilizzare i risultati teorici imparati durante il corso.
L'esame è valutato su una base di 30 punti. La prima parte, l'attività on line, non dà punteggio ma permette, se superata, di accedere all'esame orale. L'esame orale, la seconda parte, si intende superato se entrambe le domande avranno risposta valutata sufficiente.
Metodi didattici
Il corso "Modelli e metodi per le decisioni" è erogato interamente online, organizzato in 6 unità didattiche (settimane).
Per ogni settimana sono previsti:
- circa 60 minuti di video settimanali (suddivisi in 3 o 4 slot),
- un incontro settimanale con il docente (da programmare),
- alcuni esercizi svolti e da svolgere,
- 10 quiz (il cui 70% deve essere svolto per poter essere ammessi alla prova orale).
Per accedere al corso è necessario iscriversi sul sito moodle.unive.it/course/view.php?id=1015
Per ogni settimana sono previsti:
- circa 60 minuti di video settimanali (suddivisi in 3 o 4 slot),
- un incontro settimanale con il docente (da programmare),
- alcuni esercizi svolti e da svolgere,
- 10 quiz (il cui 70% deve essere svolto per poter essere ammessi alla prova orale).
Per accedere al corso è necessario iscriversi sul sito moodle.unive.it/course/view.php?id=1015
Lingua di insegnamento
Italiano
Altre informazioni
Il corso "Modelli e metodi per le decisioni" (moodle.unive.it/course/view.php?id=1015) può essere seguito liberamente sia da studenti di Ca' Foscari che da altri studenti o persone interessate (la registrazione è obbligatoria su moodle.unive.it/course/view.php?id=1015).
Tutti devono partecipare assiduamente alle attività online, calendarizzate su 6 settimane, contribuire al forum e rispondere ad almeno il 70% dei quiz finali per essere ammessi alla prova finale.
Chiunque, in regola con l'iscrizione a Ca' Foscari, desideri sostenere l'esame e ricevere i relativi crediti deve partecipare alla prova orale in presenza.
Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.
Tutti devono partecipare assiduamente alle attività online, calendarizzate su 6 settimane, contribuire al forum e rispondere ad almeno il 70% dei quiz finali per essere ammessi alla prova finale.
Chiunque, in regola con l'iscrizione a Ca' Foscari, desideri sostenere l'esame e ricevere i relativi crediti deve partecipare alla prova orale in presenza.
Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.
Modalità di esame
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 23/08/2019