Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Metodi di Ottimizzazione mod. Modelli per la pianificazione delle attività"

Transcript

1 Metod d Ottmzzazone mod. Modell er la anfcazone delle attvtà Paolo Dett Dartmento d Ingegnera dell Informazone e Scenze Matematche Unverstà d Sena Metod d Ottmzzazone mod. Modell er la anfcazone delle attvtà Il corso ha lo scoo d fornre le tecnche er la formulazone e la soluzone d roblem d ottmzzazone dscreta, con alcazon a roblem d anfcazone temorale d attvtà. htt://www.d.uns.t/~dett/modpanattvtamod2.htm Docent: Paolo Dett, Marco Pranzo Contatt: htt://www.d.uns.t/~dett/ htt://www.d.uns.t/~ranzo/ Oraro d rcevmento su auntamento

2 Programma Introduzone a roblem d schedulng. Problem d Schedulng a macchna sngola. Problem d schedulng a macchne arallele. Flow-sho. Modell d Programmazone Lneare Intera. Metod esatt ed eurstc er l calcolo della soluzone. Rlassamento Lagrangano Defnzone d rogetto. Il roblema del calcolo della durata d un rogetto. Defnzon, modell e metod d soluzone er roblem d Resource Contraned Project Schedulng (RCSP). Metod esatt e arocc eurstc er l RCPSP. Utlzzo d software d ottmzzazone avanzat (CPLEX). Test e materale ddattco Dsense ed esercz: - Aunt su roblem d schedulng - Artcolo sullo schedulng d macchne arallele - Aunt sul Rlassamento Lagrangano - Dsense sulla gestone de rogett - Esercz sulla gestone de rogett - Lucd delle lezon e dsense (dsonbl durante lo svolgmento del corso). Test d arofondmento: Pnedo, M., Schedulng, 1995, Wley. Banco, L., Carama, M., Metod quanttatv er l Project Management, 2006, Hoel.

3 Prova d esame La rova d'esame revede una rova scrtta ed una orale. Al termne del corso, rma dell'aello uffcale, s svolge una rova scrtta che comrende esercz e domande d teora. A seconda del voto conseguto nella rova, essa dà drtto a suerare l'esame o a sostenere un orale "rdotto". Problem d Schedulng Per Problema d Schedulng s ntende un roblema decsonale n cu l fattore temo è vsto come rsorsa (scarsa) da allocare n modo ottmo a determnate attvtà (lavor e/o oerazon).

4 Problem d Schedulng Sono dat: Un nseme d attvtà (lavor, jobs): ognuna costtuta da una o ù oerazon Un nseme d rsorse (macchne, machnes) che devono essere utlzzate er esegure lavor Schedulng delle oerazon Scelta de tem d nzo e fne d ogn oerazone su ogn macchna

5 Un camo d alcazone: Organzzazone della roduzone PRODOTTO che cosa ch ORGANIZZAZIONE PROCESSO come FLUSSO DI PRODUZIONE COORDINAMENTO PIANIFICAZIONE SCHEDULING quando Problem d Schedulng Esem Nell'ndustra meccanca, centr d lavorazone devono effettuare lavorazon (taglo, fresatura, torntura) su var ezz che vengono montat su centr stess. Dverse oerazon rchedono tem dvers, e/o dvers t d utensl, che ossono comortare un certo temo er la rconfgurazone (set-u) delle macchne. Uno de roblem che s consderano n questo ambto consste nel determnare l'ordnamento de ezz su centr n modo da termnare tutte le lavorazon rma ossble.

6 Problem d Schedulng Esem Uno de comt d un sstema oeratvo è quello d dsclnare l'accesso alla CPU de dvers rogramm d calcolo. Cascun rogramma uò avere una certa rortà. L'obettvo tco del sstema oeratvo è quello d gestre l'nseme de rogramm n modo tale da mnmzzare l temo comlessvo d attesa de rogramm, tenendo conto della loro mortanza relatva (converrà rvlegare rogramm a rortà ù elevata). In questa artcolare alcazone, l sstema oeratvo otrà eventualmente decdere d nterromere cert rogramm er consentre l comletamento d altr. Questa modaltà oeratva rende l nome d reemton. Problem d Schedulng Esem In un'offcna d carrozzera, v sono quattro stazon, dedcate rsettvamente a messa n forma, rbatttura, verncatura, essccatura a forno. In cascuna stazone è attvo un oerao, che uò lavorare su una sola autovettura alla volta. In una data gornata d lavoro, devono essere rarate un certo numero d autovetture, cascuna delle qual rchede l servzo da arte d alcune stazon, n un dato ordne (ad esemo non s uò rverncare la carrozzera rma d avere aggustato le art danneggate). Il roblema consste nel gestre le vare oerazon n modo da termnare tutte le lavorazon nel mnor temo ossble.

7 Classfcazone de roblem d schedulng Caratterzzazone delle rsorse (macchne) e dell ambente roduttvo: macchna sngola macchne arallele! dentche! scorrelate! unform Flow sho Job sho Macchna sngola LAVORI M

8 Macchne arallele M 1 LAVORI M 2 M 3 Macchne arallele

9 Macchne n lnea (Flow sho) LAVORI M 1 M 2 M m Esemo M 1 M 2 IN OUT

10 Esemo M 1 M 2 IN OUT Job sho LAVORI M 1 M 2 M 3

11 Job sho Classfcazone de roblem d schedulng Caratterzzazone de lavor: temo d rocessamento j ( hj se dende dalla macchna h su cu è eseguto) data d consegna (duedate o deadlne) d j data d rlasco (release date) r j eso del lavoro (rortà) w j

12 Classfcazone de roblem d schedulng Altre caratterstche: Temo d set-u tra due lavor s j (ad es. er la rconfgurazone delle macchne) Preemton. In cert cas è consentto nterromere un job er ermettere l'esecuzone d un lavoro ù urgente. Il roblema n questo caso s dce reemtve. Vncol d recedenza. In molt cas esstono vncol d recedenza tra tas d un job (come accade ne cas del flow sho o del job sho), o tra dvers job. Schedulng delle oerazon Consderamo: 3 lavor e 3 macchne. Ogn lavoro è costtuto da una sequenza d oerazon. Obettvo: Termnare tutt lavor nel mnor temo ossble. Job Sequenza delle oerazon oerazone(macchna, temo) J 1 (M 1,10) (M 2,5) (M 3,6) J 2 (M 2,5) (M 1,8) - J 3 (M 1,2) (M 3,10) (M 2,4)

13 Dagramma d Gantt Job Sequenza Oerazon J 1 (M 1,10) (M 2,5) (M 3,6) J 2 (M 2,5) (M 1,8) - J 3 (M 1,2) (M 3,10) (M 2,4) M M M Dagramma d Gantt Job Sequenza Oerazon J 1 (M 1,10) (M 2,5) (M 3,6) J 2 (M 2,5) (M 1,8) - J 3 (M 1,2) (M 3,10) (M 2,4) M M M

14 Msure d restazone su lavor Dato l lavoro con release date e duedate: temo d comletamento del lavoro C temo d attraversamento F C r Lateness L C d Tardness T max{ 0, C d } Earlness E max{ 0, d C } Lavor n rtardo U 1 se C > d U 0 se C d Lateness (Rtardo) L (C ) Rtardo del lavoro : L C -d L > 0 C - d L < 0 antco d rtardo C d : temo d consegna (duedate) er l lavoro

15 Msure d restazone del sstema somma de tem d comletamento (esata): Σ (w ) C flow tme totale (esato): Σ (w )F massma Lateness: L max max L massma Tardness: T max max T Tardness totale (esata): Σ (w ) T maesan: C max max C numero d lavor n rtardo Σ U Msure d restazone Equvalenza tra msure n 1 L n 1 C n 1 d n 1 F n ( r ) d 1

16 Msure d restazone Una sol. che mnmzza L max mnmzza anche T max (ma, n generale, non è vero l vceversa): T max max max max{ T1,..., Tn,0} { max{ L1,0 },...,max{ Ln,0 } { L,..., L,0} max{ L,0} 1 n max Notazone a tre cam Nella descrzone de roblem d schedulng s utlzza una notazone sntetca a tre cam: a b c a: dentfca l sstema d macchne (1macchna sngola, Pmacchne arallele dentche, Fflow sho, JJob sho). b: le eventual caratterstche artcolar (reemton, r release date, d due date, recrecedenze). c: la funzone obettvo del sstema.

17 Notazone a tre cam 1 rec C P C max F reemton w T Schedulng su sngola macchna Problema: un nseme d n lavor devono essere esegut da una macchna Iotes: tutt lavor sono dsonbl dall nzo (r 0); ogn lavoro uò avere un eso w Obettvo: mnmzzare la somma (esata) de tem d com. Σ (w )C

18 Schedulng su sngola macchna (caso w 0) Descrzone del roblema Un nseme d n lavor deve essere eseguto su una macchna Dat I tem d rocessamento, 1,,n, del lavoro sulla macchna sono not. Obettvo Sequenzare lavor sulla macchna n modo da mnmzzare la somma de tem d comletamento. mn Σ C Gantt del Sequenzamento Sequenza S n o 1 o2 o 3 C 1 C 2 C 3 o4 C 4 o n C n temo C n Σ : temo d comletamento totale (maesan) Obettvo del sstema: mn Σ C

19 Algortmo d soluzone n S o 1 C 1 o2 o 3 C 2 C 3 o4 C 4 o n C n temo Suonamo che 2 < 1 Algortmo d soluzone n S o 1 C 1 o2 o 3 C 2 C 3 o4 C 4 o n C n temo se 2 < 1 allora scambando le o. 1 e 2 s ha C 2 < C 1 e C 1 C 2 C 2 C 1 < C 2 C n S o 2 C 2 o1 1 3 o 3 o 4 C 1 C 3 C 4 o n C n temo

20 Algortmo d soluzone: Regola SPT (shortest rocessng tme frst) SPT: sequenza rma lavor che hanno temo d esecuzone ù ccolo La regola SPT consente d mnmzzare la somma de tem d comletamento Σ C d n lavor su una macchna e qund d rsolvere all ottmo l roblema 1 C Algortmo d soluzone: Regola SPT (shortest rocessng tme frst) SPT: sequenza rma lavor che hanno temo d esecuzone ù ccolo Comlesstà dell algortmo (er n lavor): O( nlogn)

21 Esemo Lavor Sequenza ottma (5, 4, 1, 3, 2) Schedulng su sngola macchna (caso w non null ) Descrzone del roblema Un nseme d n lavor devono essere esegut su una macchna Dat I tem d rocessamento, 1,,n, del lavoro sulla macchna sono not. Peso w, 1,,n, assocato ad ogn lavoro. Obettvo Sequenzare lavor sulla macchna n modo da mnmzzare: mn Σ w C

22 Algortmo d soluzone: Regola WSPT (weghted shortest rocessng tme) WSPT: sequenza rma lavor che hanno l ù ccolo raorto: w Consente d mnmzzare la somma esata de tem d comletamento Σw C Comlesstà dell algortmo (er n lavor): O( nlogn) Dmostrazone dell ottmaltà della regola WSPT Sa / w > / w consderamo due cas: 1. Il lavoro è sequenzato subto doo C f. ob. A B ( w B w w e C ( A A ) A w ) w w ( A w ) D D J J S A C C

23 Dmostrazone dell ottmaltà della regola WSPT 2. Il lavoro è sequenzato subto doo C' f. ob. B ( w A B w w e C' ( A ) A w A ) w w ( A w ) D J J S A C C C Dmostrazone dell ottmaltà della regola WSPT J J S A C C J J S A C C C

24 Sa / w > / w consderamo due cas: 1. Il lavoro è sequenzato subto doo Dmostrazone dell ottmaltà della regola WSPT D w w w A w w B D A w A w B ob f A C A C ) ( ) ( ) (.. e 2. Il lavoro è sequenzato subto doo D w w w A w w B A w A w B ob f A C A C ) ( ) ( ) (.. ' e ' Se / w > / w allora w > w.(2)..(1). 0.(2)..(1). ob f ob f w w ob f ob f > > Dmostrazone dell ottmaltà della regola WSPT

25 Esemo Lavor w /w Sequenza ottma (4, 5, 1, 2, 3) Schedulng su sngola macchna Problema: un nseme d n lavor devono essere esegut da una macchna Iotes: tutt lavor sono dsonbl dall nzo (r 0) ad ogn lavoro è assegnata una data d consegna d Obettvo: mnmzzare la massma Lateness mn L max

26 Lateness (Rtardo) Rtardo del lavoro r : L r C r -d r L r (C r ) L r > 0 C r - d r L r < 0 antco d r rtardo C r d r : temo d consegna (due date) dovuto er l lavoro r Obettvo: mnmo rtardo massmo (mn L max ) L j L C d j d C j d C L L max max r L r

27 Regola EDD (Earlest due date) EDD: sequenza lavor n ordne d due date non decrescente Consente d mnmzzare l massmo rtardo (lateness) mn L max EDD mn max {L } J J S C d C d > d S J J d C d C C

28 Regola EDD S : J J d C d C C d > d C C C < C max (L, L ) max (C d, C - d ) C - d C - d max (C - d, C - d ) max (L, L ) Regola EDD Dat lavor j 1...j n S hanno le seguent date d consegna: d 1 d 2 d 3 d 4 d n

29 Regola EDD j 1 j 2 j 3 j 4 j n d 1 d 2 d 3 d 4 d n s sequenzano lavor nello stesso ordne delle due date Esemo Lavor d Sequenza ottma (2, 3, 4, 1, 5)

Controllo e scheduling delle operazioni. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Controllo e scheduling delle operazioni. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Controllo e schedulng delle operazon Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Organzzazone della produzone PRODOTTO che cosa ch ORGANIZZAZIONE PROCESSO come FLUSSO DI PRODUZIONE

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Progetto: Metodo di soluzione basato su generazione di colonne Metod e Modell per l Ottmzzazone Combnatora Progetto: Metodo d soluzone basato su generazone d colonne Lug De Govann Vene presentato un modello alternatvo per l problema della turnazone delle farmace che

Dettagli

Ottimizzazione nella gestione dei progetti Capitolo 6 Project Scheduling con vincoli sulle risorse CARLO MANNINO

Ottimizzazione nella gestione dei progetti Capitolo 6 Project Scheduling con vincoli sulle risorse CARLO MANNINO Ottmzzazone nella gtone de progett Captolo 6 Project Schedulng con vncol sulle rsorse CARLO MANNINO Unverstà d Roma La Sapenza Dpartmento d Informatca e Sstemstca 1 Rsorse Ogn attvtà rchede rsorse per

Dettagli

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model

Ricerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un

Dettagli

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII

RETI TELEMATICHE Lucidi delle Lezioni Capitolo VII Prof. Guseppe F. Ross E-mal: guseppe.ross@unpv.t Homepage: http://www.unpv.t/retcal/home.html UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA Facoltà d Ingegnera A.A. 2011/12 - I Semestre - Sede PV RETI TELEMATICHE Lucd

Dettagli

InfoCenter Product A PLM Application

InfoCenter Product A PLM Application genes d un fra o Gestone de crcolazone dell'nformazone sa crcoscrtta entro Pdetermnat ambt settoral. L'ntegrazone de sstem e de odpartment azendal rchede nuove modaltà operatve, nuove t competenze e nuov

Dettagli

Analisi dei flussi 182

Analisi dei flussi 182 Programmazone e Controllo Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Anals de fluss 82 Programmazone e Controllo Teora delle

Dettagli

Scelta dell Ubicazione. di un Impianto Industriale. Corso di Progettazione Impianti Industriali Prof. Sergio Cavalieri

Scelta dell Ubicazione. di un Impianto Industriale. Corso di Progettazione Impianti Industriali Prof. Sergio Cavalieri Scelta dell Ubcazone d un Impanto Industrale Corso d Progettazone Impant Industral Prof. Sergo Cavaler I fattor ubcazonal Cost d Caratterstche del Mercato Costruzone Energe Manodopera Trasport Matere Prme

Dettagli

POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Competitività BANDO PUBBLICO. Voucher Startup Incentivi per la competitività delle Startup innovative

POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Competitività BANDO PUBBLICO. Voucher Startup Incentivi per la competitività delle Startup innovative POR FESR Sardegna 2007-2013 Asse VI Compettvtà BANDO PUBBLICO Voucher Startup Incentv per la compettvtà delle Startup nnovatve ALLEGATO 3 PIANO DI UTILIZZO DEL VOUCHER STARTUP INNOVATIVE 2014 3. Pano d

Dettagli

Variabili statistiche - Sommario

Variabili statistiche - Sommario Varabl statstche - Sommaro Defnzon prelmnar Statstca descrttva Msure della tendenza centrale e della dspersone d un campone Introduzone La varable statstca rappresenta rsultat d un anals effettuata su

Dettagli

3. Esercitazioni di Teoria delle code

3. Esercitazioni di Teoria delle code 3. Eserctazon d Teora delle code Poltecnco d Torno Pagna d 33 Prevsone degl effett d una decsone S ndvduano due tpologe d problem: statc: l problema non vara nel breve perodo dnamc: l problema vara Come

Dettagli

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari

Capitolo 3 Covarianza, correlazione, bestfit lineari e non lineari Captolo 3 Covaranza, correlazone, bestft lnear e non lnear ) Covaranza e correlazone Ad un problema s assoca spesso pù d una varable quanttatva (es.: d una persona possamo determnare peso e altezza, oppure

Dettagli

Apprendimento Automatico e IR: introduzione al Machine Learning

Apprendimento Automatico e IR: introduzione al Machine Learning Apprendmento Automatco e IR: ntroduzone al Machne Learnng MGRI a.a. 2007/8 A. Moschtt, R. Basl Dpartmento d Informatca Sstem e produzone Unverstà d Roma Tor Vergata mal: {moschtt,basl}@nfo.unroma2.t 1

Dettagli

PROGRAMMAZIONE DIDATTICA

PROGRAMMAZIONE DIDATTICA ISTITUTO ISTRUZIONE SUPERIORE STATALE CARLO GEMMELLARO CATANIA PROGRAMMAZIONE DIDATTICA ECONOMIA AZIENDALE A.S.: 2015/2016 Prof Pnzzotto Dana classe 5 b afm Obtv educatv OBTV ddattc trasversal Acqusre

Dettagli

Soluzione esercizio Mountbatten

Soluzione esercizio Mountbatten Soluzone eserczo Mountbatten I dat fornt nel testo fanno desumere che la Mountbatten utlzz un sstema d Actvty Based Costng. 1. Calcolo del costo peno ndustrale de tre prodott Per calcolare l costo peno

Dettagli

Introduzione al Machine Learning

Introduzione al Machine Learning Introduzone al Machne Learnng Note dal corso d Machne Learnng Corso d Laurea Magstrale n Informatca aa 2010-2011 Prof Gorgo Gambos Unverstà degl Stud d Roma Tor Vergata 2 Queste note dervano da una selezone

Dettagli

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi

Programmazione e Controllo della Produzione. Analisi dei flussi Programmazone e Controllo della Produzone Anals de fluss Clent SERVIZIO Uscta Quanto al massmo produce l mo sstema produttvo? Quanto al massmo produce la ma macchna? Lo rsolvo con la smulazone? Sarebbe

Dettagli

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 -

PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE. (Metodo delle Osservazioni Indirette) - 1 - PROCEDURA INFORMATIZZATA PER LA COMPENSAZIONE DELLE RETI DI LIVELLAZIONE (Metodo delle Osservazon Indrette) - - SPECIFICHE DI CALCOLO Procedura software per la compensazone d una rete d lvellazone collegata

Dettagli

L AUTORITÀ PER L ENERGIA ELETTRICA E IL GAS

L AUTORITÀ PER L ENERGIA ELETTRICA E IL GAS Delberazone 20 ottobre 2004 Approvazone delle condzon general d accesso e d erogazone del servzo d rgassfcazone d gnl predsposte dalla socetà Gnl Itala Spa (delberazone n. 184/04) L AUTORITÀ PER L ENERGIA

Dettagli

PROVINCIA REGIONALE DI MESSINA

PROVINCIA REGIONALE DI MESSINA PROVNCA REGONALE D MESSNA Regolamento per l'erogazone delle rsorse fnanzare agl sttut scolastc Artcolo 1 - Prncp, defnzon e norme general 1. l presente regolamento da attuazone all'art.3 della Legge 11

Dettagli

FORMAZIONE ALPHAITALIA

FORMAZIONE ALPHAITALIA ALPHAITALIA PAG. 1 DI 13 FORMAZIONE ALPHAITALIA IL SISTEMA DI GESTIONE PER LA QUALITA Quadro ntroduttvo ALPHAITALIA PAG. 2 DI 13 1. DEFINIZIONI QUALITA Grado n cu un nseme d caratterstche ntrnseche soddsfa

Dettagli

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE

LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE Lezone 6 - La statstca: obettv; raccolta dat; le frequenze (EXCEL) assolute e relatve 1 LA STATISTICA: OBIETTIVI; RACCOLTA DATI; LE FREQUENZE (EXCEL) ASSOLUTE E RELATIVE GRUPPO MAT06 Dp. Matematca, Unverstà

Dettagli

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1

* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1 APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone

Dettagli

Calibrazione. Lo strumento idealizzato

Calibrazione. Lo strumento idealizzato Calbrazone Come possamo fdarc d uno strumento? Abbamo bsogno d dentfcare l suo funzonamento n condzon controllate. L dentfcazone deve essere razonalmente organzzata e condvsa n termn procedural: s tratta

Dettagli

Il patrimonio informativo aziendale come supporto alle attività di marketing

Il patrimonio informativo aziendale come supporto alle attività di marketing Unverstà degl Stud d RomaTre - Facoltà d Economa Corso d Rcerche d Marketng Il patrmono nformatvo azendale come supporto alle attvtà d marketng ng. Stefano Cazzella stefano.cazzella@datamat.t Agenda La

Dettagli

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz

LEZIONE 2 e 3. La teoria della selezione di portafoglio di Markowitz LEZIONE e 3 La teora della selezone d portafoglo d Markowtz Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa Unverstà degl Stud d Bergamo Premessa () È puttosto frequente osservare come gl nvesttor tendano a non

Dettagli

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione

Relazione funzionale e statistica tra due variabili Modello di regressione lineare semplice Stima puntuale dei coefficienti di regressione 1 La Regressone Lneare (Semplce) Relazone funzonale e statstca tra due varabl Modello d regressone lneare semplce Stma puntuale de coeffcent d regressone Decomposzone della varanza Coeffcente d determnazone

Dettagli

Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e Algoritmi della Logistica 2010-11

Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e Algoritmi della Logistica 2010-11 Modelli dei Sistemi di Produzione Modelli e lgoritmi della Logistica 00- Scheduling: Macchina Singola CRLO MNNINO Saienza Università di Roma Diartimento di Informatica e Sistemistica Il roblema /-/ w C

Dettagli

RELAZIONE TECNICA. Introduzione. 1 Finalità e requisiti delle attività di dispacciamento nel mercato elettrico liberalizzato

RELAZIONE TECNICA. Introduzione. 1 Finalità e requisiti delle attività di dispacciamento nel mercato elettrico liberalizzato Allegato n. 1 a Prot AU/01/130 RELAZIONE TECNICA PRESUPPOSTI PER L ADOZIONE DI SCHEMA DI CONDIZIONI PER L EROGAZIONE DEL PUBBLICO SERVIZIO DI DISPACCIAMENTO DELL ENERGIA ELETTRICA SUL TERRITORIO NAZIONALE

Dettagli

Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale

Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Saienza Università di Roma - Diartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Scheduling Renato Bruni bruni@dis.uniroma.it Il materiale resentato è derivato da quello dei roff. A. Sassano

Dettagli

Il problema del job scheduling in presenza di agenti egoisti

Il problema del job scheduling in presenza di agenti egoisti UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SALERNO FACOLTÀ DI SCIENZE MATEMATICHE FISICHE E NATURALI CORSO DI LAUREA IN INFORMATICA SPECIALISTICA anno accademco 2007-2008 Il problema del job schedulng n presenza d agent

Dettagli

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007

Fondamenti di Visione Artificiale (Seconda Parte) Corso di Robotica Prof.ssa Giuseppina Gini Anno Acc.. 2006/2007 Fondament d Vsone Artfcale (Seconda Parte PhD. Ing. Mchele Folgherater Corso d Robotca Prof.ssa Guseppna Gn Anno Acc.. 006/007 Caso Bdmensonale el caso bdmensonale, per ndvduare punt d contorno degl oggett

Dettagli

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria

2 Modello IS-LM. 2.1 Gli e etti della politica monetaria 2 Modello IS-LM 2. Gl e ett della poltca monetara S consderun modello IS-LM senzastatocon seguent datc = 0:8, I = 00( ), L d = 0:5 500, M s = 00 e P =. ) S calcolno valor d equlbro del reddto e del tasso

Dettagli

Edifici a basso consumo energetico: tra ZEB e NZEB

Edifici a basso consumo energetico: tra ZEB e NZEB Edfc a basso consumo energetco: tra ZEB e NZEB Prof. Ing. Percarlo Romagnon Dpartmento d Progettazone e Panfcazone n Ambent Compless Unverstà IUAV d Veneza Dorsoduro 2206 30123 Veneza perca@uav.t Modell

Dettagli

SERVITU PREDIALI. Definizione: peso imposto sopra un fondo (servente), per l utilità di un altro fondo (dominante) appartenente a diverso proprietario

SERVITU PREDIALI. Definizione: peso imposto sopra un fondo (servente), per l utilità di un altro fondo (dominante) appartenente a diverso proprietario SERVITU PREDIALI Defnzone: peso mposto sopra un fondo (servente), per l utltà d un altro fondo (domnante) appartenente a dverso propretaro PREDIALE: predum = FONDO (rferble ad mmoble sa rustco che urbano)

Dettagli

Sistemi Real-Time per il Controllo Automatico: Problemi e Nuove Soluzioni

Sistemi Real-Time per il Controllo Automatico: Problemi e Nuove Soluzioni Automazone e Strumentazone, Anno XLVIII, N. 5, pp. 107-116, Maggo 2000. Sstem Real-Tme per l ontrollo Automatco: Problem e Nuove Soluzon Gorgo Buttazzo Unverstà d Pava Untà d rcerca INFM - Pava E-mal:

Dettagli

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca

Esercitazioni del corso di Relazioni tra variabili. Giancarlo Manzi Facoltà di Sociologia Università degli Studi di Milano-Bicocca Eserctazon del corso d Relazon tra varabl Gancarlo Manz Facoltà d Socologa Unverstà degl Stud d Mlano-Bcocca e-mal: gancarlo.manz@statstca.unmb.t Terza eserctazone Mlano, 8 febbrao 7 SOMMARIO TERZA ESERCITAZIONE

Dettagli

Corso di Laurea in Scienze Giuridiche

Corso di Laurea in Scienze Giuridiche hoògoò UNIVERSITA DEGLI STUDI DELL INSUBRIA Facoltà d Gursprudenza Como Corso d Laurea n Scenze Gurdche Sede del corso: Como MANIFESTO DEGLI STUDI ANNO ACCADEMICO 2005/2006 Presentazone del Corso. Presso

Dettagli

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 6 a. Analisi delle reti resistive

Principi di ingegneria elettrica. Lezione 6 a. Analisi delle reti resistive Prncp d ngegnera elettrca Lezone 6 a Anals delle ret resste Anals delle ret resste L anals d una rete elettrca (rsoluzone della rete) consste nel determnare tutte le corrent ncognte ne ram e tutt potenzal

Dettagli

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo

{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d

Dettagli

Corso di Laurea in Lingue e Culture Moderne

Corso di Laurea in Lingue e Culture Moderne Dpartmento d Stud Umanstc Corso d Laurea n Lngue e Culture Moderne (L-11 classe n Lngue e Culture Moderne) Manfesto degl Stud A.A. 2014/2015 ART. 1 Obettv formatv specfc e descrzone del corso formatvo

Dettagli

GURU. Facebook. Gli strumenti avanzati di Facebook ADS WEBLIME

GURU. Facebook. Gli strumenti avanzati di Facebook ADS WEBLIME Facebook GURU Gl strument avanzat d Facebook ADS Un corso tecnco-pratco d approfondmento sugl strument pù avanzat d Facebook ADS. Il Corso s rvolge esclusvamente a ch gà gestsce nserzon con Facebook. Ogg

Dettagli

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena Gestone della produzone e della supply chan Logstca dstrbutva Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Struttura delle ret logstche Sstem produttv multstado Struttura logstca

Dettagli

La taratura degli strumenti di misura

La taratura degli strumenti di misura La taratura degl strument d msura L mportanza dell operazone d taratura nasce dall esgenza d rendere l rsultato d una msura rferble a campon nazonal od nternazonal del msurando n questone affnché pù msure

Dettagli

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale

Calcolo della caduta di tensione con il metodo vettoriale Calcolo della caduta d tensone con l metodo vettorale Esempo d rete squlbrata ed effett del neutro nel calcolo. In Ampère le cadute d tensone sono calcolate vettoralmente. Per ogn utenza s calcola la caduta

Dettagli

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti

Il modello markoviano per la rappresentazione del Sistema Bonus Malus. Prof. Cerchiara Rocco Roberto. Materiale e Riferimenti Il modello marovano per la rappresentazone del Sstema Bonus Malus rof. Cercara Rocco Roberto Materale e Rferment. Lucd dstrbut n aula. Lemare 995 (pag.6- e pag. 74-78 3. Galatoto G. 4 (tt del VI Congresso

Dettagli

1. DESCRIZIONE GENERALE

1. DESCRIZIONE GENERALE 1. DESCRIZIONE GENERALE 1.1 Premessa L ntervento oggetto della presente relazone tecnca rguarda l mpanto d rvelazone e segnalazone ncend da realzzare a servzo del locale archvo dell edfco scolastco sto

Dettagli

COMUNE DI SESTU. Vigilanza SETTORE : Deiana Pierluigi. Responsabile: DETERMINAZIONE N. 04/12/2015. in data

COMUNE DI SESTU. Vigilanza SETTORE : Deiana Pierluigi. Responsabile: DETERMINAZIONE N. 04/12/2015. in data COMUNE D SESTU SETTORE : Responsable: Vglanza Deana Perlug DETERMNAZONE N. n data 1926 04/12/2015 OGGETTO: Affdamento dretto alla dtta Racca Umberto & C. s.n.c. per la forntura d 6 chav elettronche per

Dettagli

Corso di laurea in Economia marittima e dei trasporti

Corso di laurea in Economia marittima e dei trasporti Unverstà degl stud d Genova Corso d laurea n Economa marttma e de trasport Il problema del cammno mnmo n ret multobettvo Relatrce: Anna Scomachen Canddato: Slvo Vlla Dedcato a: Coloro che n me Hanno sempre

Dettagli

DECRETA. ART. 3 Il compenso per l attività di collaborazione è fissato in 1.095,00 esente dall imposta sul reddito delle persone fisiche.

DECRETA. ART. 3 Il compenso per l attività di collaborazione è fissato in 1.095,00 esente dall imposta sul reddito delle persone fisiche. BANDO PER n. 64 BORSE DI COLLABORAZIONE PER IL SUPPORTO PRESSO IL C.I.A.O. DELL UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA NEL PERIODO DA SETTEMBRE 2010 A FINE GENNAIO 2011 000280 IL RETTORE VISTO VISTO

Dettagli

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro

PARENTELA e CONSANGUINEITÀ di Dario Ravarro Introduzone PARENTELA e CONSANGUINEITÀ d Daro Ravarro 1 gennao 2010 Lo studo della genealoga d un ndvduo è necessaro al fne d valutare la consangunetà dell ndvduo stesso e la sua parentela con altr ndvdu

Dettagli

Ministero dell Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE

Ministero dell Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE Mnstero dell Ambente e della Tutela del Terrtoro e del Mare MANUALE OPERATIVO PER IL SISTEMA DI MISURAZIONE E VALUTAZIONE DEL PERSONALE INDICE 1. INTRODUZIONE 1.1. I RIFERIMENTI NORMATIVI 1.2. GLI OBIETTIVI

Dettagli

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti Il Mnstro delle Infrastrutture e de Trasport VISTO l decreto legslatvo 30 aprle 1992, n. 285, come da ultmo modfcato dal decreto legslatvo 18 aprle 2011, n. 59, recante Attuazone delle drettve 2006/126/CE

Dettagli

La contabilità analitica nelle aziende agrarie

La contabilità analitica nelle aziende agrarie 2 La contabltà analtca nelle azende agrare Estmo rurale ed element d contabltà (analtca) S. Menghn Corso d Laurea n Scenze e tecnologe agrare Percorso Economa ed Estmo Contabltà generale e cont. ndustrale

Dettagli

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia

Università degli Studi di Urbino Facoltà di Economia Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 lezione 22: 30 maggio 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 lezione 22: 30 maggio 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 22: 30 maggo 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/27? Eserczo Dmostrare che l equazone della frontera

Dettagli

Condensatori e resistenze

Condensatori e resistenze Condensator e resstenze Lucano attaa Versone del 22 febbrao 2007 Indce In questa nota presento uno schema replogatvo relatvo a condensator e alle resstenze, con partcolare rguardo a collegament n sere

Dettagli

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL

STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL STATISTICA DESCRITTIVA CON EXCEL Corso d CPS - II parte: Statstca Laurea n Informatca Sstem e Ret 2004-2005 1 Obettv della lezone Introduzone all uso d EXCEL Statstca descrttva Utlzzo dello strumento:

Dettagli

CAPITOLATO SPECIALE D'APPALTO ACQUISTO N.2 AUTOCARRI qt 35 CON VASCA RSU DA 5 MC E N.1 SCARRABILE qt 60

CAPITOLATO SPECIALE D'APPALTO ACQUISTO N.2 AUTOCARRI qt 35 CON VASCA RSU DA 5 MC E N.1 SCARRABILE qt 60 CAPITOLATO SPECIALE D'APPALTO ACQUISTO N.2 AUTOCARRI qt 35 CON VASCA RSU DA 5 MC E N.1 SCARRABILE qt 60 Art.1 OGGETTO L'appalto ha per oggetto la forntura d n. 2 autocarr massa q.l 35 cascuno completo

Dettagli

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard

Corso di Statistica (canale P-Z) A.A. 2009/10 Prof.ssa P. Vicard Corso d Statstca (canale P-Z) A.A. 2009/0 Prof.ssa P. Vcard VALORI MEDI Introduzone Con le dstrbuzon e le rappresentazon grafche abbamo effettuato le prme sntes de dat. E propro osservando degl stogramm

Dettagli

Analisi e confronto tra metodi di regolarizzazione diretti per la risoluzione di problemi discreti mal-posti

Analisi e confronto tra metodi di regolarizzazione diretti per la risoluzione di problemi discreti mal-posti UNIVERSIA DEGLI SUDI DI CAGLIARI Facoltà d Ingegnera Elettronca Corso d Calcolo Numerco 1 A.A. 00/003 Anals e confronto tra metod d regolarzzazone drett per la rsoluzone d prolem dscret mal-post Docente:

Dettagli

VA TIR - TA - TAEG Introduzione

VA TIR - TA - TAEG Introduzione VA TIR - TA - TAEG Introduzone La presente trattazone s pone come obettvo d analzzare due prncpal crter d scelta degl nvestment e fnanzament per valutare la convenenza tra due o pù operazon fnanzare. S

Dettagli

MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI

MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI CONTROLLI AUTOMATICI Ingegnera Gestonale http://www.automazone.ngre.unmore.t/pages/cors/controllautomatcgestonale.htm MODELLISTICA DI SISTEMI DINAMICI Ing. Federca Gross Tel. 059 2056333 e-mal: federca.gross@unmore.t

Dettagli

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF

Statistica e calcolo delle Probabilità. Allievi INF Statstca e calcolo delle Probabltà. Allev INF Proff. L. Ladell e G. Posta 06.09.10 I drtt d autore sono rservat. Ogn sfruttamento commercale non autorzzato sarà perseguto. Cognome e Nome: Matrcola: Docente:

Dettagli

Soluzioni per lo scarico dati da tachigrafo innovativi e facili da usare. http://dtco.it

Soluzioni per lo scarico dati da tachigrafo innovativi e facili da usare. http://dtco.it Soluzon per lo scarco dat da tachgrafo nnovatv e facl da usare http://dtco.t Downloadkey II Moble Card Reader Card Reader Downloadtermnal DLD Short Range and DLD Wde Range Qual soluzon ho a dsposzone per

Dettagli

Soluzione attuale ONCE A YEAR. correlation curve (ISO10155) done with, at least 9 parallel measurements

Soluzione attuale ONCE A YEAR. correlation curve (ISO10155) done with, at least 9 parallel measurements Torna al programma Sstema per la garanza della qualtà ne sstem automatc d msura alle emsson: applcazone del progetto d norma pren 14181:2003. Rsultat dell esperenza n campo presso due mpant plota. Cprano

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Istituzioni di Economia Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Istituzioni di Economia Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale Gnmr Mrtn UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Fcoltà d Ingegner Isttuzon d Econom Lure Trennle n Ingegner Gestonle Lezone 9 Domnd del mercto Prof. Gnmr Mrtn Unverstà degl Stud d Bergmo Fcoltà d Ingegner

Dettagli

Macchine. 5 Esercitazione 5

Macchine. 5 Esercitazione 5 ESERCITAZIONE 5 Lavoro nterno d una turbomacchna. Il lavoro nterno massco d una turbomacchna può essere determnato not trangol d veloctà che s realzzano all'ngresso e all'uscta della macchna stessa. Infatt

Dettagli

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni:

Analisi ammortizzata. Illustriamo il metodo con due esempi. operazioni su di una pila Sia P una pila di interi con le solite operazioni: Anals ammortzzata Anals ammortzzata S consdera l tempo rchesto per esegure, nel caso pessmo, una ntera sequenza d operazon. Se le operazon costose sono relatvamente meno frequent allora l costo rchesto

Dettagli

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM)

TITOLO: L INCERTEZZA DI TARATURA DELLE MACCHINE PROVA MATERIALI (MPM) Identfcazone: SIT/Tec-012/05 Revsone: 0 Data 2005-06-06 Pagna 1 d 7 Annotazon: Il presente documento fornsce comment e lnee guda sull applcazone della ISO 7500-1 COPIA CONTROLLATA N CONSEGNATA A: COPIA

Dettagli

Condizionamento srl. catalogo generale 2007. EV Condizionamento srl

Condizionamento srl. catalogo generale 2007. EV Condizionamento srl EV Condzonamento srl EV Condzonamento srl catalogo generale 2007 Magazzno, uffco commercale e ammnstratvo: Va Lucreza Romana, 65/m 00043 Campno (RM) Italy Tel +39 6 79320072 (6 lnee r.a.) Fax +39 6 79320078

Dettagli

Organizzazione della produzione

Organizzazione della produzione Scheduling Organizzazione della produzione PROOTTO che cosa chi ORGNIZZZIONE PROCESSO come FLUSSO I PROUZIONE COORINMENTO PINIFICZIONE SCHEULING quando Pianificazione della produzione: schedulazione di

Dettagli

Università degli Studi di Parma Facoltà di Economia INTRODUZIONE AL RISCHIO

Università degli Studi di Parma Facoltà di Economia INTRODUZIONE AL RISCHIO Unverstà degl Stud d Parma Facoltà d Economa Corso d PIANIFICAZIONE FINANZIARIA Professor Eugeno Pavaran INTRODUZIONE AL RISCHIO Nota ddattca d Gan Marco Ches Indce ) Premessa ag. ) Gl nvestment fnanzar

Dettagli

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente

La regressione. La Regressione. La Regressione. min. min. Var X. X Variabile indipendente (data) Y Variabile dipendente Unverstà d Macerata Facoltà d Scenze Poltche - Anno accademco - La Regressone Varable ndpendente (data) Varable dpendente Dpendenza funzonale (o determnstca): f ; Da un punto d vsta analtco, valor della

Dettagli

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E

Strutture deformabili torsionalmente: analisi in FaTA-E Strutture deformabl torsonalmente: anals n FaTA-E Il comportamento dsspatvo deale è negatvamente nfluenzato nel caso d strutture deformabl torsonalmente. Nelle Norme Tecnche cò vene consderato rducendo

Dettagli

Markov Random Field. Teoria e applicabilità nell elaborazione delle immagini. Giovanni Bianco. Febbraio 1998. 20 i

Markov Random Field. Teoria e applicabilità nell elaborazione delle immagini. Giovanni Bianco. Febbraio 1998. 20 i Markov Random Feld Teora e applcabltà nell elaborazone delle mmagn U ( f) = v [ 1 δ( )] 20 S N f f f * = arg mn f F { U( d f) + U( f) } Govann Banco Febbrao 1998 2 Manoscrtto depostato presso l Dp. d Ingegnera

Dettagli

Efficienza energetica nelle PMI esempi di problemi tipici e possibili soluzioni per un risparmio economico ed energetico

Efficienza energetica nelle PMI esempi di problemi tipici e possibili soluzioni per un risparmio economico ed energetico Opportuntà per le PMI d rsparmo economco ed energetco : dalla forntura alle buone pratche n azenda Effcenza energetca nelle PMI esemp d problem tpc e possbl soluzon www.europrogett.eu Effcenza energetca

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 Esercitazione: 16 marzo 2012

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2011-2012 Esercitazione: 16 marzo 2012 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 Eserctazone: 16 marzo 2012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docdent/danele.rtell 1/8? Eserczo Un prestto d d 24 350 è rmborsable

Dettagli

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013

Dipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa 2012-2013 Esercitazione: 4 aprile 2013 Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2012-2013 Eserctazone: 4 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/41? Aula "Ranzan B" 255 post 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Dettagli

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti

Il Ministro delle Infrastrutture e dei Trasporti Il Mnstro delle Infrastrutture e de Trasport VISTO l decreto legslatvo 30 aprle 1992, n. 285, come da ultmo modfcato dal decreto legslatvo 18 aprle 2011, n. 59, recante Attuazone delle drettve 2006/126/CE

Dettagli

Progetto Formativo ECM per Tecnici di Radiologia Medica Sanitaria Diagnostica per immagini: produzione e gestione delle immagini digitali

Progetto Formativo ECM per Tecnici di Radiologia Medica Sanitaria Diagnostica per immagini: produzione e gestione delle immagini digitali Gornata 1 10/12/08 Progetto Formatvo ECM per Tecnc d Radologa Medca Santara Dagnostca per mmagn: produzone e gestone delle mmagn dgtal Azenda Ospedalera G. Brotzu - Caglar 10-12 Dcembre 2008, 7-9-14-16-21-23-28-30

Dettagli

INTERFACCIA UOMO-MACCHINA PER ROBOT ANTROPOMORFI IN APPLICAZIONI DI CORREZIONI PROFILI

INTERFACCIA UOMO-MACCHINA PER ROBOT ANTROPOMORFI IN APPLICAZIONI DI CORREZIONI PROFILI UNIVERSITÀ DI PISA Facoltà d Ingegnera Larea Secalstca n Ingegnera dell Atomazone Tes d larea INTERFACCIA UOMO-MACCHINA PER ROBOT ANTROPOMORFI IN APPLICAZIONI DI CORREZIONI PROFILI Canddato: Federco Agostnell

Dettagli

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI

CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI Cenn sulle macchne seuenzal CAPITOLO IV CENNI SULLE MACCHINE SEQUENZIALI 4.) La macchna seuenzale. Una macchna seuenzale o macchna a stat fnt M e' un automatsmo deale a n ngress e m uscte defnto da: )

Dettagli

L AB C D > L ABCD ; Q 1 > Q 1. T 1 T 2 v

L AB C D > L ABCD ; Q 1 > Q 1. T 1 T 2 v La emeratura termodnamca A B B S consderno due ccl btermc reersbl ABD e AB D (ccl d arnot) che laorano tra le soterme e (con > ): è edente che l cclo AB D, aendo un area maggore d quella del cclo ABD roduce

Dettagli

Trigger di Schmitt. e +V t

Trigger di Schmitt. e +V t CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con

Dettagli

Capitolo 33 TRASPORTO IN PRESSIONE

Capitolo 33 TRASPORTO IN PRESSIONE Captolo 33 TRASPORTO IN PRESSIONE 1 INTRODUZIONE I sstem d condotte n pressone destnat all'approvvgonamento drco comprendono: - gl acquedott estern, che adducono l'acqua dalle font d'almentazone alle zone

Dettagli

I fabbisogni standard nel settore sanitario Commento allo schema di decreto legislativo

I fabbisogni standard nel settore sanitario Commento allo schema di decreto legislativo Federalsmo I fabbsogn standard nel settore santaro Commento allo schema d decreto legslatvo Guseppe Psauro Premessa La defnzone del sstema d fnanzamento della santà è charamente un momento fondamentale

Dettagli

Fotogrammetria. O centro di presa. fig.1 Geometria della presa fotogrammetrica

Fotogrammetria. O centro di presa. fig.1 Geometria della presa fotogrammetrica Fotogrammetra Scopo della fotogrammetra è la determnazone delle poszon d punt nello spazo fsco a partre dalla msura delle poszon de punt corrspondent su un mmagne fotografca. Ovvamente, affnché questo

Dettagli

Esercitazioni del corso: STATISTICA

Esercitazioni del corso: STATISTICA A. A. 0-0 Eserctazon del corso: STATISTICA Sommaro Eserctazone : Moda Medana Meda Artmetca Varabltà: Varanza, Devazone Standard, Coefcente d Varazone ESERCIZIO : UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA

Dettagli

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007

STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche, a.a. 2007/2008 Esercizi 16 novembre2007 STATISTICA SOCIALE Corso d laurea n Scenze Turstche, a.a. 07/08 Esercz 6 novembre07 Eserczo La Tabella contene alcun dat relatv a 6 lavorator delle azende Alfa e Beta. Tabella Lavorator delle azende Alfa

Dettagli

COMUNE DI CASSANO DELLE MURGE Provincia di Bari

COMUNE DI CASSANO DELLE MURGE Provincia di Bari Allegato alla D.D. Area 3 - Terrtoro n 17 del 20.04.2009 COMUNE DI CASSANO DELLE MURGE Provnca d Bar DISCIPLINARE BANDO PUBBLICO PER L INCENTIVAZIONE DI INTERVENTI DI RECUPERO DELLE FACCIATE DI IMMOBILI

Dettagli

Il pendolo di torsione

Il pendolo di torsione Unverstà degl Stud d Catana Facoltà d Scenze MM.FF.NN. Corso d aurea n FISICA esna d ABORAORIO DI FISICA I Il pendolo d torsone (sezone costante) Moreno Bonaventura Anno Accademco 005/06 Introduzone. I

Dettagli

Metodologie basate su analisi di rischio PRA (Probabilistic Risk Assessment) per il monitoraggio della sicurezza di esercizio del sistema elettrico

Metodologie basate su analisi di rischio PRA (Probabilistic Risk Assessment) per il monitoraggio della sicurezza di esercizio del sistema elettrico Metodologe basate su anals d rscho PR Probablstc Rs ssessment er l montoraggo della scurezza d eserczo del sstema elettrco Dcembre 006 Progetto RdS Governo del Sstema Elettrco Uso Pubblco 0600760 Raorto

Dettagli

Remote Power Switch. Guida d installazione

Remote Power Switch. Guida d installazione Remote Power Swtch Guda d nstallazone Hq Internazonale w w w. m n c o m. c o m Hq Nordamercano Hq Europeo Jerusalem, Israel Tel: + 72 2 535 666 mncom@mncom.com Lnden, NJ, USA Tel: + 0 46 200 nfo.usa@mncom.com

Dettagli

icard Virtual POS Servizio di accettazione pagamenti online con carte di credito e debito MasterCard, VISA or JCB

icard Virtual POS Servizio di accettazione pagamenti online con carte di credito e debito MasterCard, VISA or JCB Card Vrtual POS Servzo d accettazone pagament onlne con carte d credto e debto MasterCard, VISA or JCB Supporta MasterCard SecureCode, Verfed by Vsa, J/Secure Supporta mult valuta e lngue dverse Funzon

Dettagli

11111111111 111111111111111' 111111111111 1III

11111111111 111111111111111' 111111111111 1III CONSIGLIO NAZIONALE DEGLI INGEGNERI 31'110/2014 U-5s/6249/2014 CONSIGLIO NAZIONALE DEGLI IN'GEGNEHl 11111111111 111111111111111' 111111111111 1III /''''''(1''} l,\{lfij,ae'r'1 '-.;'H/h/rl Crco n. 445/XVIII

Dettagli

MODELLI DI SISTEMI. Principi di modellistica. Considerazioni energetiche. manca

MODELLI DI SISTEMI. Principi di modellistica. Considerazioni energetiche. manca ONTOI UTOMTII Ingegnera della Gestone Industrale e della Integrazone d Impresa http://www.automazone.ngre.unmore.t/pages/cors/ontrollutomatcgestonale.htm MODEI DI SISTEMI Ing. ug Bagott Tel. 05 0939903

Dettagli

ROBOTS A CINEMATICA RIDONDANTE: NUOVI SVILUPPI CONSENTITI DAGLI AZIONAMENTI DIRETTI E DAGLI ALGORITMI DI CONTROLLO GENETICI

ROBOTS A CINEMATICA RIDONDANTE: NUOVI SVILUPPI CONSENTITI DAGLI AZIONAMENTI DIRETTI E DAGLI ALGORITMI DI CONTROLLO GENETICI ROBOTS A CINEMATICA RIDONDANTE: NUOVI SVILUPPI CONSENTITI DAGLI AZIONAMENTI DIRETTI E DAGLI ALGORITMI DI CONTROLLO GENETICI R. Fagla (*), M. Flppn (**), A. Zappon (***) (*)Dp. Ing. Meccanca Unv. degl Stud

Dettagli

METODI BAYESIANI PER IL CONTROLLO STATISTICO DI QUALITA

METODI BAYESIANI PER IL CONTROLLO STATISTICO DI QUALITA Unverstà degl Stud d Bresca Poltecnco d Mlano Unverstà degl Stud d Pava Unverstà degl Stud d Lecce Dottorato d Rcerca n TECNOLOGIE E SISTEMI DI LAVORAZIONE XII CICLO METODI BAYESIANI PER IL CONTROLLO STATISTICO

Dettagli

PROGETTAZIONE PER IL DISASSEMBLAGGIO: APPLICAZIONE DI RETI NEURALI PER L ANALISI DELLA PROFONDITA DI SMONTAGGIO

PROGETTAZIONE PER IL DISASSEMBLAGGIO: APPLICAZIONE DI RETI NEURALI PER L ANALISI DELLA PROFONDITA DI SMONTAGGIO XIII ADM - XV INGEGRAF Internatonal Conference on TOOLS AND METHODS EVOLUTION IN ENGINEERING DESIGN Cassno, June 3 rd, 2003 Napol, June 4 th and June 6 th, 2003 Salerno, June 5 th, 2003 PROGETTAZIONE PER

Dettagli