In questo capitolo si propone la soluzione di un problema decisionale, formulato con un modello lineare discreto, mediante il software di ottimizzazione LINDO (Linear, INteractive, and Discrete Optimizer), disponibile in commercio per la soluzione di modelli lineari. Esso consente sia un approccio interattivo che un approccio mediante gestione di file. Si illustra inizialmente il problema e si formula il modello, si descrive poi brevemente la soluzione del modello mediante l’uso del software, rimandando all’Appendice G del testo di riferimento per istruzioni più dettagliate sull’uso del software.
Un’azienda privata di servizi postali lavora sette giorni alla settimana. La necessità giornaliera di impiegati varia così come indicato nella tabella della slide successiva, che riporta il numero minimo di impiegati necessari per lo svolgimento di un servizio efficiente.
Il contratto degli impiegati prevede per ognuno di essi due giorni (qualsiasi) contigui di riposo per ogni settimana. L’azienda vuol determinare la struttura dei turni di lavoro e il numero di impiegati per ciascun turno che soddisfi il fabbisogno giornaliero, minimizzando il numero totale di impiegati.
La struttura dei turni di lavoro è quella riportata nella tabella che riporta sulle righe il giorno della settimana in cui un turno inizia e sulle colonne i giorni della settimana in cui il turno si sviluppa, segnando in grigio i giorni di riposo. Pertanto, per esempio, nella prima riga, relativa al turno che inizia il lunedì, le prime 5 caselle, bianche, si riferiscono ai giorni di lavoro (dal lunedì al venerdì) e le ultime 2, grigie, si riferiscono ai giorni di riposo (sabato e domenica). La seconda riga, invece, si riferisce al turno che inizia il martedì e quindi prevede il riposo nei giorni di domenica e lunedì. La terza riga si riferisce al turno che inizia il mercoledì e così via.
2. Ottimizzazione non lineare monodimensionale
3. Ottimizzazione non lineare multidimensionale non vincolata
4. Ottimizzazione non lineare multidimensionale vincolata
5. Ottimizzazione lineare: formulazione di modelli
6. Ottimizzazione lineare: Algoritmo del Simplesso
7. Ottimizzazione lineare: Algoritmo del Simplesso - II parte
8. Ottimizzazione lineare: Algoritmo del Simplesso - III parte
9. Ottimizzazione lineare: il metodo del Big M
10. Ottimizzazione lineare: il metodo delle due fasi
11. Ottimizzazione lineare: Algoritmo del Simplesso revisionato
12. Ottimizzazione lineare: Analisi post-ottimale
13. Ottimizzazione lineare: il modello duale
15. Ottimizzazione intera: il metodo del piano di taglio
16. Ottimizzazione intera: il metodo Branch and Bound
17. Ottimizzazione su rete: Introduzione alla Teoria dei Grafi
18. Ottimizzazione su rete: Problemi di percorso
19. Ottimizzazione su rete: Problemi di flusso
20. Ottimizzazione su rete: Problemi di progetto, circuito e locali...