Programma

L'elenco completo dei capitoli del laboratorio, nell'ordine in cui si affrontano. Ogni capitolo ha la sua pagina, il suo script Python e il suo notebook che si apre in Colab.

Strumenti

1. Teoria: programmazione lineare e ottimizzazione non lineare — dualità, prezzi ombra, KKT, protocollo di sensitività
2. Solver, modelli lineari e non lineari — costruire il modello, farlo girare, recuperare la soluzione, interpretare l'output

Modelli deterministici

1. Produzione e scorte multiperiodali — LP/QP
2. Supply chain con congestione e CO₂ — LP/NLP
3. Portafoglio di Markowitz — QP
4. Pricing e revenue management — NLP
5. Budget pubblicitario — NLP convesso
6. Localizzazione continua — NLP convesso
7. Ricarica di veicoli elettrici — LP/QP
8. Code e capacità di servizio — NLP convesso

Decisioni sotto incertezza

1. Il Newsvendor e le sue varianti — LP stocastico
2. VaR e CVaR — LP a scenari
3. Arbitraggio e prezzatura — LP e dualità che prezza

Ottimizzazione e machine learning

1. Support Vector Machine — QP
2. Regressione robusta e quantile — LP

Il corso

1. Organizzazione del laboratorio — laboratori ed errori da evitare

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Le quattro parti e a che cosa serve ciascuna sono descritte nella prima pagina.