Il corso si propone di fornire allo studente la capacità di utilizzare gli strumenti matematici per affrontare e risolvere problemi decisionali, in modo da sviluppare la capacità di proporre soluzioni efficaci ai problemi di natura aziendale.

Conoscenza e capacità di comprensione:
Conoscere approfonditamente i concetti fondamentali della modellistica matematica per i problemi decisionali. Comprendere i principi della Programmazione Lineare e Lineare Intera, dei relativi metodi risolutivi e della loro applicazione concreta in scenari di gestione aziendale (es. ottimizzazione della produzione, allocazione delle risorse). Conoscere i concetti chiave dell'ottimizzazione su reti, inclusa la terminologia relativa a grafi (indiretti, orientati), alberi, percorsi euleriani e hamiltoniani, e misure di centralità.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Formulare e tradurre problemi decisionali tipici del contesto aziendale, in specifici modelli matematici identificando variabili, vincoli e funzioni obiettivo. Applicare autonomamente metodi e algoritmi di Programmazione Lineare e Lineare Intera per risolvere problemi reali di ottimizzazione aziendale, interpretando criticamente i risultati ottenuti.
Utilizzare gli strumenti di ottimizzazione su reti per analizzare e risolvere problemi logistici, di flusso o di interconnessione all'interno di un'azienda (es. ottimizzazione di percorsi, allocazione del personale). Adattare e modificare modelli matematici esistenti per rispondere a nuove esigenze o variazioni nei dati aziendali.

Autonomia di giudizio
Valutare criticamente la pertinenza e l'efficacia di diversi approcci di modellistica matematica e ottimizzazione per specifici problemi aziendali, selezionando il metodo più appropriato. Interpretare i risultati delle analisi quantitative, riconoscendo i limiti e le assunzioni dei modelli utilizzati e il loro impatto sulle decisioni aziendali. Identificare la necessità di ulteriori dati o approfondimenti per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità delle decisioni basate sui modelli matematici.

Abilità comunicative
Comunicare in modo chiaro ed efficace la formulazione di problemi decisionali aziendali in termini matematici. Presentare e discutere i risultati delle analisi di ottimizzazione, evidenziando le conclusioni chiave e le raccomandazioni pratiche per l'azienda. Spiegare il ragionamento alla base delle scelte modellistiche e dei metodi risolutivi adottati, utilizzando un linguaggio appropriato al contesto. Collaborare efficacemente in team, scambiando idee e conoscenze relative all'applicazione della matematica per la risoluzione di problemi aziendali.

Capacità di apprendere
Apprendere autonomamente nuove tecniche e algoritmi di ottimizzazione matematica pertinenti al contesto aziendale. Analizzare nuove problematiche decisionali in ambito aziendale, identificando le opportunità per l'applicazione della modellistica e dell'ottimizzazione. Adattarsi a contesti in evoluzione, applicando le competenze acquisite a nuovi tipi di problemi o a cambiamenti nelle esigenze aziendali.