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Un'applicazione web per il benchmarking di un problema di ottimizzazione

Informazioni tesi

  Autore: Alex Bonutti
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Udine
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Andrea Schaerf
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 69

Il problema della generazione dell'orario delle lezioni universitarie basato su curricula (Curriculum Based Course Timetabling, CB-CTT) è una particolare versione dei problemi di schedulazione, la cui analisi coinvolge un gran numero di studiosi ed è al centro di alcune iniziative come l'Intenational Timetabling Competition (ITC). L'ITC è una competizione giunta nel 2007 alla seconda edizione che propone modelli di problemi tratti dal mondo reale, sui quali i ricercatori testano i propri algoritmi di risoluzione e competono per il raggiungimento dei migliori risultati. Il ramo della competizione relativa al CB-CTT è gestito dal gruppo di ricerca SaTT (Scheduling and TimeTabling Group), afferente all'Università di Udine.
In questo tipo di tematiche un'attività di benchmarking, intesa come valutazione in senso ampio dei risultati e delle tecniche, risulta essere essenziale per lo sviluppo della disciplina.
L'applicazione web progettata nasce da un'idea del gruppo SaTT con l'intento di o rire un mezzo accessibile a tutti nel quale pubblicare le iniziative legate all'ITC, ma che sia anche innovativo rispetto agli esempi disponibili in rete. Il sito, ridefi nito per questi motivi Problem Management System (PMS), o re tutte le tecnologie per un benchmarking completo del problema e propone anche alcuni strumenti molto interessanti come il generatore di istanze casuali e il risolutore online, tuttora in fase di miglioramento.
Il presente lavoro descrive le fasi che dalla progettazione hanno portato all'implementazione dell'applicazione, con paragra fi dedicati a tutte le funzionalità presenti e contenenti anche il codice dei moduli più signi cativi.
Il sito web è attualmente disponibile online all'indirizzo internet:
http://tabu.diegm.uniud.it/ctt/

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Capitolo 1 Introduzione al problema 1.1 Generalita` sull’ottimizzazione La complessita` di alcuni sistemi di produzione e di gestione, come si e` configurata negli ulti- mi anni e come, verosimilmente, si presentera` in futuro su scala ancora piu` ampia, richiede raffinati modelli matematici e potenti strumenti informatici per poter essere analizzata, com- presa e gestita. Spesso avviene che, dato un insieme di possibili decisioni alternative, si debba selezionarne una in particolare, di solito la migliore secondo uno specificato criterio. Problemi con queste caratteristiche possono essere originati direttamente in termini matematici, oppure possono provenire da problemi reali. La Ricerca Operativa e` la disciplina che si occupa in generale di come tradurre un problema reale di decisione in un modello quantitativo, ricavare una solu- zione dal modello e infine validare la soluzione ottenuta nel contesto reale. L’ottimizzazione e` la disciplina che si occupa in particolare della seconda fase, usando soprattutto strumenti matematici e informatici. Le tecniche di ottimizzazione, sviluppatesi in ambito matematico, sono sempre piu` spes- so utilizzate in una vasta gamma di settori industriali per fornire ad ingegneri e manager metodi rigorosi ed efficienti che siano un valido supporto al processo decisionale. Il rapido progresso dei calcolatori elettronici, inoltre, sia a livello hardware che software, ha permes- so ai programmatori di aumentare la complessita` dei problemi trattati, con il conseguente aumento delle possibilita` di applicazione delle tecniche ad una gamma sempre piu` variegata di ambiti. Si definisce ottimizzazione la ricerca del miglior risultato di un problema (l’ottimo), avente determinati vincoli da dover rispettare. A livello matematico, questo comporta la tradu- zione del problema in un modello matematico ed in uno studio della funzione obiettivo (Figura 1.1); a livello informatico e industriale, invece, e` il processo atto a modificare alcuni aspetti di un sistema per lavorare piu` efficientemente o per utilizzare meno risorse. Questo significa effettuare delle decisioni che vadano ad incidere sulle condizioni del problema e permettano l’estrapolazione dell’ottimo. Si ha traccia dei metodi di ottimizzazione sin dall’epoca di Newton, Lagrange e Cauchy, il cui sviluppo del calcolo differenziale ha fornito un contributo determinante per l’evoluzione di questa disciplina. Si deve tuttavia attendere la meta` del ventesimo secolo per i progressi maggiori, dovuti principalmente alla digitalizzazione del processo di calcolo ed alla vasta diffusione della letteratura specializzata. La definizione del metodo del simplesso (Dantzig, 1947) ha aperto le porte in molte nuove aree di ricerca (tabella 1.1). 1

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