Modelli per la gestione delle scorte
|
|
- Claudia Coco
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Modelli per la gestione delle scorte Claudio Arbib Universitàdi L Aquila Seconda Parte
2 Sommario Sui problemi di gestione aperiodica equazioni di stato Funzioni di costo Un modello convesso formulazione come PL esempio Un modello concavo proprietà del poliedro proprietà delle soluzioni ottime algoritmo di Wagner-Whitin esempi
3 Gestione aperiodica magazzino Impianto Un impianto deve soddisfare la domanda espressa dal mercato in periodi diversi, minimizzando costi di produzione, trasporto e giacenza mercato
4 Gestione aperiodica Consideriamo per semplicità un solo tipo di prodotto, da fabbricare in un orizzonte temporale finito, diviso in periodi di controllo {1, 2,, T}, corrispondenti a un assorbimento a 1,, a T variabile nel tempo, e a variabili decisionali x t = quantità prodotta/spedita nel periodo t b t = livello di scorta nel periodo t x 1 b 1 x 2 b 2 x 3 b 3 x T b T T a 1 a 2 a 3 a T
5 Gestione aperiodica x 3 x 2 x 1 b 3 b 2 b 1 a 1 a 2 a 3 Andamento della produzione Andamento delle scorte tempo Andamento delle consegne x 1 b 1 x 2 b 2 x 3 b 3 x T b T T a 1 a 2 a 3 a T
6 Equazioni di stato Tra i valori descritti intercorrono le seguenti relazioni eventuale scorta iniziale e/o finale x 1 + b 0 = a 1 + b 1 x t + b t 1 = a t + b t t = 2,, T 1 x T + b T 1 = a T + b T x t, b t > 0 t = 1, 2,, T x 1 b 1 x 2 b 2 x 3 b 3 x T b T T a 1 a 2 a 3 a T
7 Funzioni di costo La forma della funzione costo influenza le tecniche di soluzione. Sia f: IR n IR, e λ 1,, λ m > 0 tali che Σ λ i = 1. Siano x 1,, x m IR n i=1. Diremo che f è m λ f(x 1 ) + (1 λ)f (x 2 ) f (x) f (x 2 ) f (x 1 ) x 1 x 2 x = λx 1 + (1 λ)x 2 convessa se vale la relazione f (Σ i λ i x i ) < Σ i λ i f (x i )
8 Funzioni di costo La forma della funzione costo influenza le tecniche di soluzione. Sia f: IR n IR, e λ 1,, λ m > 0 tali che Σ λ i = 1. Siano x 1,, x m IR n i=1. Diremo che f è m f (x) λ f(x 1 ) + (1 λ)f (x 2 ) f (x 2 ) f (x 1 ) x 1 x 2 x = λx 1 + (1 λ)x 2 convessa se vale la relazione f (Σ i λ i x i ) < Σ i λ i f (x i ) concava se si ha invece f (Σ i λ i x i ) > Σ i λ i f (x i )
9 Funzioni di costo Ad esempio: sono funzioni convesse sono funzioni concave f (x) f (x) x x f (x) non sono néconcave néconvesse x
10 Un modello convesso Supponiamo che le attivitàdel giorno t comportino costi di produzione P t (x t ) strutturati come segue p t costo per unità prodotta entro la quantità q t P t > p t costo aggiuntivo per ogni unità prodotta oltre la quantità q t (straordinario) di giacenza G t (b t ), proporzionali al livello di scorta g t P t (x t ) costo per unità immagazzinata nel periodo t G t (b t ) p t q t + P t (x t q t ) p t x t q t g t b t x t, b t
11 Obiettivo L obiettivo èminimizzare il costo complessivo (non lineare) min P 1 (x 1 ) + P 2 (x 2 ) + + P T 1 (x T 1 ) + P T (x T ) + + G 1 (b 1 ) + G 2 (b 2 ) + + G T 1 (b T 1 ) Per ottenere un espressione lineare del costo, distinguiamo tra la parte di x t (sia u t ) prodotta senza ricorrere allo straordinario e quella (sia w t ) prodotta ricorrendo allo straordinario: x t = u t + w t 0 < u t < q t, 0 < w t min p 1 u 1 + p 2 u p T u T + + P 1 w 1 + P 2 w P T w T + + g 1 b 1 + g 2 b g T 1 b T 1
12 Problema min Minimizzare p 1 u 1 + p 2 uil 2 + costo + complessivo p T u T + +P 1 w Σ 1 +P 2 w 2 + +P T w T + + g t=1,..,t [P t (x t )+ G t (b t )] 1 b 1 + g 2 b 2 + +g T 1 b T 1 soggetto ai vincoli con l ipotesi di non avere backlog ( b t > 0 per t = 1,, T ) u t + w t + b t 1 b t = a t e il uvincolo t di soddisfare < qla t domanda u t, w t,(equazioni b t di > stato) 0 per t = 1,, T
13 Esempio (dati) Periodi gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic Costo produzione Costo straordinario Costo giacenza Capacità impianto Domanda
14 Esempio (vincoli) Periodi gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic Domanda Capacità impianto u w b Produzione ordinaria Produzione straord. Scorta attuale Scorta precedente Equazioni di stato Riferimento = MATR.SOMMA.PRODOTTO(C13:C16;C8:C11) = 80
15 Esempio (costo) Periodi gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic Costo produzione Costo straordinario Costo giacenza u w b Produzione ordinaria Produzione straord. Scorta attuale Scorta precedente Costo totale 0 = MATR.SOMMA.PRODOTTO(C4:H6;C8:H10)
16 Un modello concavo In genere il costo della produzione nel generico periodo t non dipende solo dalla quantitàprodotta: produrre una qualsiasi quantità, anche minima, comporta un costo fisso, e lo stesso si può dire della giacenza (nel cui costo possiamo comprendere ad es. la movimentazione all interno dell impianto) Per economia di scala, tuttavia, passare da una produzione (giacenza) di 10 unitàa una di 20 costameno che passare da una produzione nulla a una di 10 unità Possiamo infine immaginare che in qualche caso produzione e scorta del giorno non siano sufficienti a coprire la domanda. In questo caso (backlog = scorta negativa) gli ordini saranno soddisfatti facendo giungere, con un costo aggiuntivo, la merce da altri stabilimenti Per tener conto di tutti questi aspetti, la funzione di costo va modificata
17 Un modello concavo In questo modello assumiamo che i costi associati alle attività del giorno t siano così strutturati: P t (x t ) G t (b t ) Costi di produzione P t (x t ) π t costo fisso per attivare la produzione nel periodo t + costo per unità prodotta β t π t Costi di giacenza G t (b t ) γ t β t costo fisso di stoccaggio + costo per unità immagazzinata costo fisso di backlog + costo per unità ordinata all esterno γ t x t, b t
18 Proprietà del poliedro x 1 = a 1 + b 1 x 2 + b 1 = a 2 + b 2 x 3 + b 2 = a 3 + b 3 x T + b T 1 = a T x x 1 + x 2 + x 3 = Σ a i 3 i=1 x 1, x 2, x 3 > 0 T Σ x t = Σ a t t=1 T t=1, x t > 0 x t < b t = Σ x k Σ a k b t < k<t k<t Proprietà1 Il poliedro del problema è limitato (NB: anche se b t non è vincolata in segno)
19 Proprietà del poliedro Proprietà2 Una funzione concava definita in un poliedro limitato ammette un punto di minimo corrispondente a un vertice del poliedro f (x) * P punto di minimo
20 Dimostrazione Dato un poliedro limitato P, siano v 1,, v p i suoi vertici: P = conv(v 1,, v p ) cioèogni y P, e in particolare un punto y* di minimo per f in P, si può esprimere come combinazione convessadei vertici di P: Ma se f è concava si ha p y* = Σ λ i v i con Σ λ i = 1, λ i > 0 i=1 f(y*) = f (Σ i=1..p λ i v i ) > Σ i=1..p λ i f(v i ) Se dunque v* un punto di minimo per f in {v 1,, v p }, si ha p p i=1 f (v*) <Σλ i f (v i ) < f (y*) perciò anche v* èun punto di minimo per f in P i=1
21 Proprietà delle soluzioni ottime z* = (x*, b*) vertice z* soluzione di base di Az = a z > 0 con A matrice T (2T 1) In altre parole, al più T componenti di z* sono > 0 Se per la scorta iniziale si ha b 0 = 0, deve anche aversi x 1 > a 1 > 0 b t 1 + x t > a t > 0 cioè almeno una tra b t 1 e x t deve essere > 0 per t = 2,, T In altre parole, almeno T componenti di z* sono > 0 Esattamente una tra b t 1 e x t deve essere > 0 per t = 2,, T
22 Proprietà delle soluzioni ottime Dal ragionamento precedente si deduce che ogni soluzione ottima èstrutturata come segue: periodi di produzione x i x k 1 b k 1 b k b t 1 i k 1 k t a i a k 1 a k a t e periodi di stasi
23 Algoritmo (Wagner-Whitin, 1958) 1) Si calcola la quantità x i che ènecessario produrre per soddisfare la domanda da i a t x i = a i + a i a t i b i b i+1 b t 1 i+1 t a i a i+1 a t
24 Algoritmo 2) Si calcolano le quantità b i, b i+1,, b t 1 che ènecessario immagazzinare per soddisfare a i+1, a i+2,, a t x i b i = a i a t b i+1 = a i a t i b t 1 = a t i+1 t a i a i+1 a t
25 Algoritmo 3) Si calcola quanto costa produrre (immagazzinare) al tempo i per soddisfare la domanda da i a t: C(i, t) = P i (x i ) + G i (b i ) + G i+1 (b i+1 ) + + G t 1 (b t 1 ) 4) Immaginiamo di conoscere i valori minimi c 0, c 1,, c k 1 del costo da sostenere per soddisfare la domanda in un orizzonte di pianificazione lungo 0, 1,, k 1 (inizialmente, c 0 = 0) 5) Allora il costo sostenuto per soddisfare tutta la domanda fino al periodo k èdato da c k = min i=1,,k {c i 1 + C(i, k)}
26 Calcolo di c k Minimo tra: c 0 = 0 + C(1, k) 1 2 k 2 k 1 k 1 c 1 + C(2, k) 2 k 2 k 1 k 1 2 c 2 + C(3, k) 3 k 2 k 1 k 1 k 2 c k 1 k k 2 + C(k 1, k) 1 k 1 c k k 1 + C(k, k)
27 Esempio 1 livello costi 1/2 2/3 2/3 2/3 1/6 1 1/3 1/3 1/6 = 10 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 1 b 1 2 b 2 3 b 3 4 b
28 Esempio 1 livello costi 1/2 2/3 2/3 2/3 1/6 1 1/3 1/3 1/6 = 10 Costruiamo la matrice C dei valori C(i, t) P 1 (a 1 ) P 1 (a 1 + a 2 ) + G 1 (a 2 ) P 1 (a 1 + a 2 + a 3 ) + G 1 (a 2 + a 3 ) + G 2 (a 3 ) P 2 (a 2 ) P 2 (a 2 + a 3 ) + G 2 (a 3 ) C = P 3 (a 3 ) Produzione nel periodo 1 della domanda dei periodi 1, 2 e 3 Giacenza nel periodo 1 della domanda dei periodi 2 e 3 Giacenza nel periodo 2 della domanda del periodo 3
29 Esempio 1 livello costi 1/2 2/3 2/3 2/3 1/6 1 1/3 1/3 1/6 = 10 P 1 (a (5) 1 ) P 11 (a (8) 1 + a+ 2 ) + G 11 (3) (a 2 ) P 1 (a (12) a 2 G+ 1 (7) a 3 ) + G 21 (4) (a 2 + a 3 ) + G 2 (a 3 ) P 22 (a (3) 2 ) P 2 (a (7) a 3 G) 2 + (4) G 2 (a 3 ) P 3 (4) C = P 3 (a 3 ) a 1 = 5 a 2 = 3 a 3 = 4 a 4 = 6 a 5 = 2
30 Esempio 1 livello costi 1/2 2/3 2/3 2/3 1/6 1 1/3 1/3 1/6 = 10 C = (15 C(1,1) + = 5) 17,5(15 + C(1,2) 8) + (10 = 30,0 + 3) (15 + C(1,3) 12) = + 41,0 (10 + 7) + (5 + 4) (10 + C(2,2) 3) = 11,0 (10 + C(2,3) 7) = + 20,0 (5 + 4) (15 + C(3,3) 4) = 17, a 1 = 5 a 2 = 3 a 3 = 4 a 4 = 6 a 5 = 2
31 Esempio 1 livello costi 1/2 2/3 2/3 2/3 1/6 1 1/3 1/3 1/6 = 10 Sulla base dei valori di C(i, t) èora possibile calcolare: c 1 = C(1, 1) = 17,5 c 2 = min{c(1, 2); c 1 + C(2, 2)} = min{30,0; 17,5 + 11,0} = 28,5 c 3 = min{c(1, 3); c 1 + C(2, 3); c 2 + C(3, 3)} = = min{41,0; 17,5 + 20,0; 28,5 + 17,7} = 37,5 eccetera
32 Esempio 1 Fino a T = 1 la soluzione ottima èovviamente Fino a T = 2 la soluzione ottima è Fino a T = 3 la soluzione ottima è eccetera Sulla base dei valori di C(i, t) èora possibile calcolare: c 1 = C(1, 1) = 17,5 c 2 = min{c(1, 2); c 1 + C(2, 2)} = min{30,0; 17,5 + 11,0} = 28,5 c 3 = min{c(1, 3); c 1 + C(2, 3); c 2 + C(3, 3)} = = min{41,0; 17,5 + 20,0; 28,5 + 17,7} = 37,5 eccetera
33 Esempio 2 (dati) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Q Domanda costo di produzione nel primo bimestre costo di giacenza nel primo bimestre
34 Esempio 2 (calcolo di P t ) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda da 1 a t da 2 a t da 3 a t Dom. cumulativa da 4 a t da 5 a t da 6 a t Q Costo di produzione da 1 a t da 2 a t da 3 a t da 4 a t da 5 a t da 6 a t Costo_produzione(2,4) E G = SEGNO(G9)*$E$2 + SE(G9 <= $E$15; $E$3*G9; $E$3*$E$15 + $E$4*(G9 $E$15))
35 Esempio 2 (calcolo di G t ) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda da 1 a t da 2 a t da 3 a t Dom. cumulativa da 4 a t da 5 a t da 6 a t Q Costo di giacenza da 1 a t da 2 a t da 3 a t da 4 a t da 5 a t da 6 a t D E = MATR.PRODOTTO(D$5:D$5;E9:E9)
36 Esempio 2 (calcolo di G t ) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda da 1 a t da 2 a t da 3 a t Dom. cumulativa da 4 a t da 5 a t da 6 a t Q Costo di giacenza da 1 a t da 2 a t da 3 a t da 4 a t da 5 a t da 6 a t D E F = MATR.PRODOTTO(D$5:E$5;F9:F10)
37 Esempio 2 (calcolo di G t ) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda da 1 a t da 2 a t da 3 a t Dom. cumulativa da 4 a t da 5 a t da 6 a t Q Costo di giacenza da 1 a t da 2 a t da 3 a t da 4 a t da 5 a t da 6 a t D E F G H I = MATR.PRODOTTO(D$5:H$5;I9:I13)
38 Esempio 2 (calcolo di G t ) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda da 1 a t da 2 a t da 3 a t Dom. cumulativa da 4 a t da 5 a t da 6 a t Q Costo di giacenza da 1 a t da 2 a t da 3 a t da 4 a t da 5 a t da 6 a t Costo_giacenza(2,4) E F G = MATR.PRODOTTO(E$5:F$5;G10:G11)
39 Esempio 2 (calcolo di C(i, t)) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda Q C(i, t) Gen-Feb Mar-Apr Mag-Giu Lug-Ago Set-Ott Nov-Dic Gen-Feb Mar-Apr Mag-Giu Lug-Ago Set-Ott Nov-Dic C(2, 4) = Costo_produzione(2, 4) + Costo_giacenza(2, 4)
40 Esempio 2 (soluzione) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda Q C(i, t) Gen-Feb Mar-Apr Mag-Giu Lug-Ago Set-Ott Nov-Dic Gen-Feb C(1, 1) C(1, 2) C(1, 3) C(1, 4) C(1, 5) C(1, 6) Mar-Apr C(2, 2) C(2, 3) C(2, 4) C(2, 5) C(2, 6) Mag-Giu C(3, 3) C(3, 4) C(3, 5) C(3, 6) Lug-Ago C(4, 4) C(4, 5) C(4, 6) Set-Ott C(5, 5) C(5, 6) Nov-Dic C(6, 6) c1 c2 c3 c4 c5 c6 costo minimo 12 D = D$12
41 Esempio 2 (soluzione) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda Q C(i, t) Gen-Feb Mar-Apr Mag-Giu Lug-Ago Set-Ott Nov-Dic Gen-Feb C(1, 1) C(1, 2) C(1, 3) C(1, 4) C(1, 5) C(1, 6) Mar-Apr C(2, 2) C(2, 3) C(2, 4) C(2, 5) C(2, 6) Mag-Giu C(3, 3) C(3, 4) C(3, 5) C(3, 6) Lug-Ago C(4, 4) C(4, 5) C(4, 6) Set-Ott C(5, 5) C(5, 6) Nov-Dic C(6, 6) c1 c2 c3 c4 c5 c6 costo minimo D E = MIN(E$12; D19 + E$13)
42 Esempio 2 (soluzione) gen-feb mar-apr mag-giu lug-ago set-ott nov-dic fisso Costo di produzione per unità fino a Q per unità oltre Q Costo di giacenza per unità Domanda Q C(i, t) Gen-Feb Mar-Apr Mag-Giu Lug-Ago Set-Ott Nov-Dic Gen-Feb C(1, 1) C(1, 2) C(1, 3) C(1, 4) C(1, 5) C(1, 6) Mar-Apr C(2, 2) C(2, 3) C(2, 4) C(2, 5) C(2, 6) Mag-Giu C(3, 3) C(3, 4) C(3, 5) C(3, 6) Lug-Ago C(4, 4) C(4, 5) C(4, 6) Set-Ott C(5, 5) C(5, 6) Nov-Dic C(6, 6) c1 c2 c3 c4 c5 c6 costo minimo D E F = MIN(F$12; D$19 + F$13; E$19 + F$14)
Modelli per la gestione delle scorte
Modelli per la gestione delle scorte Claudio Arbib Università di L Aquila Seconda Parte Sommario Sui problemi di gestione aperiodica equazioni di stato Funzioni di costo Un modello convesso formulazione
DettagliMATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME.
TURNI FARMACIE APRILE 2016 Sab. 2 apr. Dom. 3 apr. Sab. 9 apr. Dom. 10 apr. Sab. 16 apr. Dom. 17 apr. Sab. 23 apr. Dom. 24 apr. Lun. 25 apr. Sab. 30 apr. Dom. 1 mag. MATT. POME. MATT. POME. MATT. POME.
DettagliTavola 1 - Prezzi al consumo relativi alla benzina verde con servizio alla pompa. Firenze, Grosseto, Pisa, Pistoia. Da Agosto 2008 ad Aprile 2012
Tavola 1 - Prezzi al consumo relativi alla benzina verde con servizio alla pompa. Firenze, Grosseto, Pisa, Pistoia. Benzina verde con servizio alla pompa Ago-08 Set-08 Ott-08 Nov-08 Dic-08 Firenze 1,465
DettagliUnipol Assicurazioni SpA Cumulative Auto Bologna 12/01/2015 11:18
ESER. POL AGEN. POL RAMO POL NUM. POL. ESER. SIN AGEN. SIN. NUM. SIN RAMO SIN. ISPETTORATO DATA AVVENIM. DATA CHIUSURATIPO DEN. TIPO CHIUSTP RESP ASSICURATO PREVENTIVO PAGATO DA RECUPERARE 2007 1467 130
DettagliRegressione Polinomiale
Regressione Polinomiale Nel lavoro che segue ci proponiamo di descrivere alcune curve di adattamento con il metodo dei minimi quadrati e di fornire un metodo iterativo per generalizzare tali funzioni a
Dettagli2015 Cambridge Exams Dates / Fees
KET Febbraio sab 21 febbraio 03 gennaio Ven 13 Feb - Lun 23 Feb 20 Mar 15 14 Apr 15 KET Marzo sab 14 marzo 24 gennaio Ven 6 Mar - Lun 16 Mar 14 Apr 15 06 Mag 15 KET Maggio A sab 16 maggio 28 marzo Ven
DettagliParte IV: Rafforzamento di formulazioni e algoritmo dei piani di taglio
Parte IV: Rafforzamento di formulazioni e algoritmo dei piani di taglio Nozioni di geometria Definizione: Un vettore y R n è combinazione conica dei vettori { 1,, k } se esistono k coefficienti reali λ
DettagliEnte: COMUNE DI PORTICI
MUTUI IN AMMORTAMENTO ANNO 2010 CASSA DD.PP. Ente: COMUNE DI PORTICI Tipo opera: Edilizia pubblica e sociale-immobile 4502930/00 21-dic-06 200.000,00 01-gen-07 30-giu-10 179.465,06 3.676,97 3.748,13 7.425,10
DettagliFormulazioni. Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1. max (5x x 2. ) st 3x x 2. < 6 x {0,1} 2
Formulazioni Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1 max (5x 1 + 2x 2 ) st 3x 1 + 4x 2 < 6 x {0,1} 2 Insiemi ammissibili F = {(0, 0), (0, 1), (1, 0)} Rappresentiamo sul piano gli insiemi ammissibili.
DettagliGeometria della programmazione lineare
Geometria della programmazione lineare poliedri punti estremi, vertici, soluzioni di base esistenza di punti estremi rif. Fi 3.1; BT 2.1, 2.2, 2.5 Iperpiani, semispazi Definizione Sia a un vettore non
DettagliModelli per la gestione delle scorte
Modelli per la gestione delle scorte Claudio Arbib Università di L Aquila Prima Parte: gestione periodica Sommario 1. Introduzione Termini del problema 2. Costi di spedizione 3. Costi di giacenza 4. Gestione
DettagliModelli per la gestione delle scorte
Modelli per la gestione delle scorte Claudio Arbib Universitàdi L Aquila Terza Parte Sommario Gestione simultanea di scorte eterogenee risorse multiple ad irregolare: formulazione come programmazione lineare
DettagliRICERCA OPERATIVA (9 cfu)
a PROVA scritta di RICERCA OPERATIVA (9 cfu) gennaio Cognome Nome Ai fini della pubblicazione (cartacea e elettronica) del risultato ottenuto nella prova di esame, autorizzo al trattamento dei miei dati
DettagliCONTO GESTIONE AGENTE CONTABILE ANNO 2014
CONTO GESTIONE AGENTE CONTABILE ANNO 2014 N. d'ord. PERIODO E OGGETTO DELLA ESTREMI DELLA RISCOSSIONE VERSAMENTI IN TESORERIA RISCOSSIONE RICEVUTA DATA IMPORTO QUIETANZA DATA IMPORTO GENNAIO 1 diritti
DettagliGeometria della programmazione lineare
Geometria della programmazione lineare poliedri punti estremi, vertici, soluzioni di base esistenza di punti estremi rif. Fi 3.1; BT 2.1, 2.2, 2.5 Iperpiani, semispazi, poliedri Sia a un vettore non nullo
DettagliContribuenti Scadenza Denominazione Descrizione
Contribuenti Scadenza Denominazione Descrizione 10-gen colf e badanti (4^ trimestre anno precedente) contributi Inail (4^ rata anno precedente) 16-gen coltivatori e (PC/CF) (4^ rata anno precedente) e
DettagliGeometria della programmazione lineare
Geometria della programmazione lineare poliedri punti estremi, vertici, soluzioni di base esistenza di punti estremi rif. Fi 3.1; BT 2.1, 2.2, 2.5 Iperpiani, semispazi Definizione Sia a un vettore non
DettagliIntroduzione alla RO - Parte II
Introduzione alla RO - Parte II Andrea Scozzari a.a. 2013-2014 March 7, 2014 Andrea Scozzari (a.a. 2013-2014) Introduzione alla RO - Parte II March 7, 2014 1 / 18 Problema della pianificazione del personale:
DettagliGEN FEB MAR APR MAG GIU LUG AGO SET
TEMPISTICHE DM 17/12/2009 DM 15/02/2010 Produttori rp e rnp (c, d, g)> 50 dip. Comm./intermed. e consorzi rifiuti Trasportatori (anche t. intermodale) Impianti recupero/smalt. rifiuti Produttori rifiuti
DettagliINDAGINE CONGIUNTURALE GENNAIO Confindustria Monza e Brianza
INDAGINE CONGIUNTURALE GENNAIO Confindustria Monza e Brianza Indagine congiunturale flash, condotta mensilmente su un campione rappresentativo di imprese associate a Confindustria Monza e Brianza, rileva
DettagliIndirizzo Internet: Per informazioni contattare Paola Giordani -
Indirizzo Internet: http://www.tesoro.it/publicdebt Per informazioni contattare Paola Giordani - E-Mail: paola.giordani@tesoro.it TITOLI IN SCADENZA NEL 2002 IT0003060891 BOT 15-gen-01 15-gen-02-6.750
DettagliCAMPIONATO NAZIONALE UNDER 15 stagione sportiva 2015/2016 CALENDARIO Girone A
Girone A 18 Ott 2015-28 Feb 2016 25 Ott 2015-6 Mar 2016 1 Nov 2015-13 Mar 2016 1 22 Nov 2015-10 Apr 2016 1 29 Nov 2015-17 Apr 2016 1 13 Dic 2015-24 Apr 2016 Girone B 1 Girone C 1 Girone D 1 Girone E 1
DettagliProblemi di localizzazione
Problemi di localizzazione Claudio Arbib Università di L Aquila Prima Parte (marzo 200): problemi con singolo decisore . Introduzione Un problema di localizzazione consiste in generale nel decidere dove
DettagliCondizioni di Karush-Kuhn-Tucker e Programmazione Lineare
Condizioni di Karush-Kuhn-Tucker e Programmazione Lineare A. Agnetis 1 Richiami su condizioni di Karush-Kuhn-Tucker e convessità Si consideri il problema di ottimizzazione vincolata: min f(x) (1) x X R
DettagliNumeri indici dei prezzi al consumo per le famiglie di operai ed impiegati - Nazionali
IX. Numeri indici dei prezzi Numeri indici dei prezzi al consumo per le famiglie di operai ed impiegati - Nazionali Numeri indici dei prezzi al consumo per le famiglie di operai ed impiegati Provincia
Dettagli1-Scheda Obiettivo-ISTRUTTORIA ED APPROVAZIONE STRUMENTI URBANISTICI ESECUTIVI, REGOLAMENTI E PROGETTI URBANISTICI
-Scheda Obiettivo-ISTRUTTORIA ED APPROVAZIONE STRUMENTI URBANISTICI ESECUTIVI, REGOLAMENTI E PROGETTI URBANISTICI Servizio : Responsabile :!" #! $% CdC/Ufficio : Obiettivo : &' % Unità di Operazio Tipo
DettagliParte IV: Matrici totalmente unimodulari
Parte IV: Matrici totalmente unimodulari Formulazioni Consideriamo il seguente problema di Knapsack 0-1 max (5x 1 + 2x 2 ) st 3x 1 + 4x 2 < 6 x {0,1} 2 Insiemi ammissibili F = {(0, 0), (0, 1), (1, 0)}
Dettagli2017 Cambridge Exams
YLE starters - 57,00 44,00 YLE Movers A1 Qualunque data La prova ORALE generalmente 45/60 gg 60/90 gg 9 settimane è tenuta nella stessa data dopo dopo prima dello scritto l'esame l'esame 63,00 47,00 YLE
DettagliProblemi di Flusso: Il modello del Trasporto
Problemi di Flusso: Il modello del rasporto Andrea Scozzari a.a. 2014-2015 April 27, 2015 Andrea Scozzari (a.a. 2014-2015) Problemi di Flusso: Il modello del rasporto April 27, 2015 1 / 25 Problemi su
DettagliSistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin) Claudio Arbib Università degli Studi di L Aquila
Sistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin) Claudio Arbib Università degli Studi di L Aquila Sommario 1. Sistemi di disequazioni lineari e poliedri 2. Poliedri e insiemi convessi 3. Disequazioni
DettagliLe condizioni di Karush-Kuhn-Tucker
Capitolo 9 Le condizioni di Karush-Kuhn-Tucker 9. Introduzione In questo capitolo deriveremo le condizioni necessarie di Karush-Kuhn-Tucker (KKT) per problemi vincolati in cui S è descritto da vincoli
DettagliCapitolo 3: Ottimizzazione Discreta. E. Amaldi DEI, Politecnico di Milano
Capitolo 3: Ottimizzazione Discreta E. Amaldi DEI, Politecnico di Milano 3.1 Modelli di PLI e PLMI Moltissimi problemi decisionali complessi possono essere formulati come problemi di Programmazione Lineare
DettagliMicroeconomia a.a. 2017/2018
Microeconomia aa 07/08 Corso di Laurea Magistrale in Economia e Politica Economica Nicola Campigotto nicolacampigottouniboit Esercitazione 6 0 novembre 07 Esercizio Si considerino due soli input e
DettagliDIREZIONE/ISTITUTO/AGENZIA
Ottobre Novembre Dicembre 2016 : TASSI DI ASSENZA e e AGENZIA SANITARIA E SOCIALE REGIONALE 483 4,97% 483 7,45% 460 10,43% AGREA - AGENZIA REGIONALE PER LE EROGAZIONI IN AGRICOLTURA 1.386 4,40% 1.386 5,56%
DettagliRisultati delle Contrattazioni
Risultati delle Contrattazioni Contratti Conclusi 12 Quantità Transate (t.) 15.731 ( ) 2.774.42,75 Risultati delle Contrattazioni per Categoria di Prodotto Categoria Contratti Conclusi Quantità Transate
DettagliRisultati delle Contrattazioni
Risultati delle Contrattazioni Contratti Conclusi 134 Quantità Transate (t.) 13.867 Valori Transati ( ) 4.49.447, Risultati delle Contrattazioni per Categoria di Prodotto Categoria Contratti Conclusi Quantità
DettagliA.A Fondamenti di Ricerca Operativa. 2. Determinare β affinchè il poliedro descritto dal sistema di disequazioni
A.A. 08-09 Fondamenti di Ricerca Operativa. Si consideri il problema min x + x + 4x 3 3x 4 x + x 3 = 5 x + x 4 = x, x, x 3, x 4 0 Stabilire se il problema ha insieme ammissibile vuoto, oppure è illimitato,
DettagliCalendario esami Computer Based
CB KET e CB PET Data sessione d esame Data speaking Chiusura iscrizioni Risultati disponibili in una (reading, writing, listening) 16 nov 9-19 nov 31 ott 30 nov 25 nov 18-26 nov 10 nov 8 dic 27 gen 19-28
DettagliEsame di Ricerca Operativa. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica. Compito A
Esame di Ricerca Operativa Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica 6 settembre 218 Compito A Istruzioni Usate i fogli bianchi allegati per calcoli, ragionamenti e quanto altro reputiate
Dettagli3.3 Problemi di PLI facili
3.3 Problemi di PLI facili Consideriamo un generico problema di PLI espresso in forma standard min{c t x : Ax = b, x Z n +} (1) dove A Z m n con n m, e b Z m. Supponiamo che A sia di rango pieno. Sia P
DettagliClaudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Programmazione Lineare: proprietà geometriche
Claudio Arbib Università di L Aquila Ricerca Operativa Programmazione Lineare: proprietà geometriche Sommario Iperpiani in IR n Programmazione lineare: intuizione geometrica analisi di un sistema dinamico
DettagliSistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin) Claudio Arbib Università degli Studi di L Aquila
Sistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin) Claudio Arbib Università degli Studi di L Aquila Sommario Poliedri Poliedri compatibili Diseguaglianzeimplicate Proiezione di un poliedro Definizione
DettagliRicerca Operativa. Ricerca Operativa p. 1/6
Ricerca Operativa Ricerca Operativa p. 1/6 Ricerca Operativa Disciplina basata sulla modellizzazione e la risoluzione tramite strumenti automatici di problemi di decisione complessi. In tali problemi la
Dettagli7.9 Il caso vincolato: vincoli di disuguaglianza
7.9 Il caso vincolato: vincoli di disuguaglianza Il problema con vincoli di disuguaglianza: g i (x) 0, i = 1,..., p, (51) o, in forma vettoriale: g(x) 0, può essere trattato basandosi largamente su quanto
DettagliGeometria della programmazione lineare
Geometria della programmazione lineare p. 1/39 Geometria della programmazione lineare Mariantonia Cotronei Facoltà di Ingegneria Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Geometria della programmazione
DettagliProgrammazione lineare: basi e soluzioni di base
Programmazione lineare:basi e soluzioni di base p. 1/33 Programmazione lineare: basi e soluzioni di base Mariantonia Cotronei Facoltà di Ingegneria Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria
DettagliTeoria della Programmazione Lineare. Teoria della Programmazione Lineare p. 1/8
Teoria della Programmazione Lineare Teoria della Programmazione Lineare p. 1/8 I problemi di PL in forma canonica In forma scalare: max n j=1 c jx j n j=1 a ijx j b i x j 0 i = 1,...,m j = 1,...,n Teoria
DettagliEsercitazione 7 - Il Budget della Produzione. PROGRAMMAZIONE E CONTROLLO Prof. Federico Verrucchi
Esercitazione 7 - Il Budget della Produzione PROGRAMMAZIONE E CONTROLLO Prof. Federico Verrucchi Oggetto dell Esercitazione Sempre con riferimento alla nostra azienda di imbottigliamento di acqua minerale,
DettagliProblemi di Ottimizzazione
Problemi di Ottimizzazione Obiettivo: misura della qualità di una soluzione. Vincoli: condizioni che devono essere soddisfatte per ottenere una soluzione ammissibile. Problema di Ottimizzazione: determina
DettagliCrescere attraverso la rete di vendita e le attività commerciali Le attività commerciali
Crescere attraverso la rete di vendita e le attività commerciali Le attività commerciali Antonio Catalani Indice dai problemi alle soluzioni come individuare le opportunità di crescita nell ambito commerciale
DettagliMicroeconomia - Problem set 4 - soluzione
Microeconomia - Problem set 4 - soluzione (Prof Paolo Giordani - TA: Pierluigi Murro) 2 Maggio 2015 Esercizio 1 Calcolare i prodotti marginali di ciascun fattore produttivo (P M 1, P M 2 ) e il saggio
DettagliLa salubrità dell aria
La salubrità dell aria La qualità dell aria Uno sguardo ai dati del nostro territorio Problema: come utilizzare questi dati visto che excel non vuole intedere!?! Con un programma, scritto da noi, abbiamo
DettagliProgrammazione Matematica: VII La scomposizione di Dantzig Wolfe
Programmazione Matematica: VII La scomposizione di Dantzig Wolfe Daniele Vigo D.E.I.S. Università di Bologna dvigo@deis.unibo.it rev..0 Maggio 2004 Scomposizione di problemi Accade spesso che un problema
DettagliTOTALI
Tasso di assenza/presenza - mese di Gennaio 2011 Settori Malattia Art. 33 L. 104/92 Assenze Assenze Scioperi Assenze Totale N dipendenti N giorni lavorativi individuali Tasso di Tasso di non retribuite
DettagliVERDI srl. CONTROLLO VENDITE Auto ad acqua Elaborato da: Elfo Brambilla 29/09/2014\ 15.12
Copyright 04 VERDI srl CONTROLLO VENDITE Auto ad acqua 04 Elaborato da: Elfo Brambilla 9/09/04\ 5. L'elaborazione è effettuata utilizzando le tecniche di analisi attualmente in vigore nel mondo manageriale.
DettagliTitoli di Stato in circolazione suddivisi per anno di scadenza
Ministero dell'economia e delle Finanze Debito Pubblico Titoli di Stato in circolazione suddivisi per anno di scadenza ( Dati aggiornati al 30 Novembre 2011 ) TITOLI IN SCADENZA NEL 2011 IT0004565344 BOT
DettagliProgrammazione Matematica: III.1 - Programmazione Lineare
Programmazione Matematica: III.1 - Programmazione Lineare Daniele Vigo D.E.I.S. Università di Bologna dvigo@deis.unibo.it rev. 1.0 ottobre 2003 Programmazione Lineare Def.: (F, ϕ ) è un problema di Programmazione
DettagliProgrammazione Lineare Intera
Programmazione Lineare Intera Andrea Scozzari a.a. 2012-2013 May 10, 2013 Andrea Scozzari (a.a. 2012-2013) Programmazione Lineare Intera May 10, 2013 1 / 16 Programmazione Lineare Intera: Metodo dei Piani
DettagliAllegato A SCHEDA PROGETTO FONTI PER LA MISURAZIONE DELL'INDICATORE BUDGET PROGETTO BUDGET ECONOMICO
Allegato A SCHEDA PROGETTO Denominazione progetto Anno Tipologia progetto (strategico o direzionale interno) Descrizione del progetto e indicazione obiettivi operativi Risultati da conseguire Collegamento
DettagliIL MERCATO IMMOBILIARE RESIDENZIALE ITALIANO
Regulated by RICS IL MERCATO IMMOBILIARE RESIDENZIALE ITALIANO dagli anni 60 al 31/12/2015 (con ipotesi di andamento del mercato sino al 2027) Copyright Marzo 2016 Reddy s Group srl- Real Estate Advisors
DettagliSTATISTICA: esercizi svolti sulla MEDIA ARITMETICA
STATISTICA: esercizi svolti sulla MEDIA ARITMETICA 1 1 MEDIA ARITMETICA 2 1 MEDIA ARITMETICA 1. La seguente tabella riporta il numero di persone divise per sesso che si sono presentate durante l anno 1997
Dettaglimercato libero ADEMPIMENTI DELIBERA 164/08 e s.m.i.
mercato libero ADEMPIMENTI DELIBERA 164/08 e s.m.i. qualità VENDITA gas ed energia elettrica In adempimento all art. 40.1 del Testo Integrato Qualità Vendita (TIQV), Allegato A alla Delibera 164/08 dell
DettagliCalendario esami Paper Based 2015
PB KET PB PET 21 feb 13-23 feb 5 gen 20 mar 14 mar 6-16 mar 23 gen 14 apr 29 mag 22 mag-1 giu 9 apr 26 giu 4 giu 29 mag-8 giu 13 apr 2 lug 20 giu 12-22 giu 29 apr 17 lug 28 lug 24 lug-3 ago 5 giu 25 ago
Dettagli27 GIUGNO PROVA PRATICA. LAUREA SPECIALISTICA - Settore INDUSTRIALE CLASSE 34/S
27 GIUGNO 2007 - PROVA PRATICA LAUREA SPECIALISTICA - Settore INDUSTRIALE CLASSE 34/S N. 3 quesiti Nell ambito del Sistema di Gestione dell Energia di una azienda il candidato esegua la caratterizzazione
DettagliSoluzione dei Problemi di Programmazione Lineare
Soluzione dei Problemi di Programmazione Lineare Consideriamo un problema di Programmazione Lineare (PL) con m vincoli ed n variabili in Forma Standard dove: ma 0 c A b ( ) 0 ( 2) R è il vettore n delle
DettagliDEFINITIVO. Anno Turno A Pavia città. Pagina 1 di 9
Pagina 1 di 9 Modalità di svolgimento Il servizio inizia alle ore 8:30 del giorno in calendario e termina alle ore 8:30 del giorno successivo 01 giu 15 lun Farmacia Fapa 02 giu 15 mar x Farmacia Del Bo
DettagliRELAZIONE CRONOPROGRAMMA
Comune di Baselice Provincia di Benevento RELAZIONE CRONOPROGRAMMA OGGETTO: Consolidamento versante orientale de centro abitato Baselice, 9/1/212 Il Tecnico (Ufficio Tecnico) Comune di Baselice Provincia
DettagliRELAZIONE PROGRAMMA ESECUTIVO
Comune di Baselice Provincia di Benevento RELAZIONE PROGRAMMA ESECUTIVO OGGETTO: Consolidamento versante orientale de centro abitato Stima Durata dei Lavori fino al COLLAUDO IMPRESA: Baselice, 09/01/2012
DettagliA.A Fondamenti di Ricerca Operativa Esercizi ottobre min 2x 1 + x 2 + 4x 3 3x 4 x 1 + x 3 = 5 x 2 + x 4 = 2
. Si consideri il problema A.A. 07-08 Fondamenti di Ricerca Operativa Esercizi ottobre 07 min x + x + 4x 3 3x 4 x + x 3 = 5 x + x 4 = x, x, x 3, x 4 0 Stabilire se il problema ha insieme ammissibile vuoto,
DettagliIndice dei prezzi per le rivalutazioni monetarie
Indice dei prezzi per le rivalutazioni monetarie L indice dei prezzi al consumo per le famiglie di operai ed impiegati (FOI) al netto dei tabacchi viene utilizzato per l adeguamento periodico dei valori
DettagliFondo Pensione Agrifondo Funzione Finanza Aggiornamento al 29 luglio 2016 GIAMPAOLO CRENCA
Fondo Pensione Agrifondo Funzione Finanza Aggiornamento al 29 luglio 2016 GIAMPAOLO CRENCA 1 Comparto Garantito Pioneer Performance 2016 CONSUNTIVO GESTORE VALORE QUOTA VAR.% QUOTA Var % Benchmark netto
DettagliGestione dei trasporti: resoconto di aprile 2016 FREIGHT AUDITING & CONSULTING SERVICES
Gestione dei trasporti: resoconto di aprile 2016 FREIGHT AUDITING & CONSULTING SERVICES Merce in entrata dall Italia In aprile si registra un picco del costo unitario dovuto alla numerosità di ritiri molto
DettagliL'economia italiana in breve
L'economia italiana in breve N. 7 - Giugno PIL, domanda nazionale, commercio con l'estero Quantità a prezzi concatenati; variazioni percentuali sul periodo precedente in ragione d'anno; dati trimestrali
DettagliPOLITECNICO DI TORINO
POLITECNICO DI TORINO ESERCITAZIONI DI LOGISTICA Laurea in Ingegneria Logistica e della Produzione Corso di Logistica e di Distribuzione 1 Docente: Prof. Ing. Giulio Zotteri Tutore: Ing. Giuliano Scapaccino
DettagliNLP KKT 1. Le condizioni necessarie di ottimo per il problema min f o (x) con vincoli g i (x) 0 i I h j (x) = 0 j J
NLP KKT 1 Le condizioni necessarie di ottimo per il problema min f o (x) g i (x) 0 i I h j (x) = 0 j J sono, riferite ad un punto ammissibile x*, μ 0 f o (x*) + i I μ i g i (x*) + j J λ j h j (x*) = 0
DettagliESERCITAZIONE 8 MINIMIZZAZIONE DEI COSTI NEL BREVE PERIODO CON COSTI RECUPERABILI RENDIMENTI DI SCALA MASSIMIZZAZIONE DEL PROFITTO NEL BREVE PERIODO
ESERCITAZIONE 8 MINIMIZZAZIONE DEI COSTI NEL BREVE PERIODO CON COSTI RECUPERABILI RENDIMENTI DI SCALA MASSIMIZZAZIONE DEL PROFITTO NEL BREVE PERIODO 1 ESERCIZIO TIPO 12 MINIMIZZAZIONE DEI COSTI NEL BREVE
DettagliScheda Obiettivo &!%"' #(()*+,- '"#"'.&. %&&!/'!&
Scheda Obiettivo Servizio : Responsabile : CdC/Ufficio : Obiettivo :!"#$%&#" Unità di Operazio Tipo Obiettivo Misurazione Peso Vr. Peso Or. Peso Tr. Note Obiettivo misura ne &!%"' #(()*+,- '"#"'.&. %&&!/'!&
DettagliL'economia italiana in breve
L'economia italiana in breve N. 8 - Dicembre PIL, domanda nazionale, commercio con l'estero Quantità a prezzi concatenati; variazioni percentuali sul periodo precedente in ragione d'anno; dati trimestrali
DettagliL'economia italiana in breve
L'economia italiana in breve N. 8 - Aprile PIL, domanda nazionale, commercio con l'estero Quantità a prezzi concatenati; variazioni percentuali sul periodo precedente in ragione d'anno; dati trimestrali
DettagliA PARTIRE DA LUGLIO PRESSO IL PARCO CITTA' DI BOLOGNA SARA' PRESENTE IL CENTRO AMBIENTE MOBILE NELLE SEGUENTI GIORNATE:
NOVITA' A PARTIRE DA LUGLIO PRESSO IL PARCO CITTA' DI BOLOGNA SARA' PRESENTE IL CENTRO AMBIENTE MOBILE NELLE SEGUENTI GIORNATE: martedì 3 luglio martedì 7 agosto martedì 4 settembre martedì 2 ottobre martedì
DettagliL'economia italiana in breve
L'economia italiana in breve N. 87 - Luglio PIL, domanda nazionale, commercio con l'estero Quantità a prezzi concatenati; variazioni percentuali sul periodo precedente in ragione d'anno; dati trimestrali
DettagliCONTO ENERGIA: MODALITÀ OPERATIVE PER L AGGIORNAMENTO DELLA RATA DI ACCONTO. Direzione Commerciale - Unità Gestione Incentivi Fotovoltaici
CONTO ENERGIA: MODALITÀ OPERATIVE PER L AGGIORNAMENTO DELLA RATA DI ACCONTO Direzione Commerciale - Unità Gestione Incentivi Fotovoltaici Roma, 23 ottobre 2017 Tempistiche di aggiornamento della rata Ai
DettagliSistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin)
Sistemi compatibili (Il metodo di Fourier-Motzkin) Claudio Arbib Universitàdegli Studi di L Aquila Sommario 1. Poliedri 2. Diseguaglianze implicate 3. Poliedri compatibili 4. Proiezione di un poliedro
DettagliEsercizi di Programmazione Lineare
Esercizi di Programmazione Lineare 1 grafica Si consideri il seguente problema di programmazione lineare: max 3x 1 + 2x 2 s.t. + 2x 1 + x 2 4 2x 1 + x 2 2 + x 1 x 2 1 x 1, x 2 0 a) Risolvere il problema
DettagliDATI SULLA PRODUZIONE ED OFFERTA DI ENERGIA ELETTRICA
REGIONE SICILIANA - ASSESSORATO INDUSTRIA UFFICIO SPECIALE PER IL COORDINAMENTO DELLE INIZIATIVE ENERGETICHE U.O. 2 DATI SULLA PRODUZIONE ED OFFERTA DI ENERGIA ELETTRICA AGGIORNATI AL MESE DI AGOSTO 2007
DettagliPDO - ANNO Completamento della mappa dei servizi erogati e sviluppo dei presidi territoriali 8
Dirigente IOCCHI PDO - AN 201 CLAUDIO Incarico Dirigente Direzione Regionale Campania e Basilicata Tipologia Principale Interim Dipartimento Direzione Regionale Servizio Studio / Progetto Obiettivi % 1
DettagliAggiornato al parere della Soprintendenza BB.CC.AA di Palermo n. 3395/VII del 17 maggio Oggetto: Cronoprogramma E.09 TAV.
Aggiornato al parere della Soprintendenza BB.CC.AA di Palermo n. 3395/VII del 17 maggio 2013 Oggetto: Cronoprogramma TAV. E.09 SCALA DATA Comune di CINISI Provincia di PALERMO RELAZIONE CRONOPROGRAMMA
DettagliDATI SULLA PRODUZIONE ED OFFERTA DI ENERGIA ELETTRICA
REGIONE SICILIANA - ASSESSORATO INDUSTRIA UFFICIO SPECIALE PER IL COORDINAMENTO DELLE INIZIATIVE ENERGETICHE U.O. 2 DATI SULLA PRODUZIONE ED OFFERTA DI ENERGIA ELETTRICA AGGIORNATI AL MESE DI MARZO 2007
DettagliTrasformazione di Problemi Non Lineari
Capitolo 2 Trasformazione di Problemi Non Lineari 2.1 Trasformazione in problema di PL In questa sezione, verranno presentati tre classi di problemi di programmazione non lineare che, attraverso l uso
DettagliTECNICHE'E'TECNOLOGIE'A'SUPPORTO'' DEL'REVENUE'MANAGEMENT' 'E'DELLA'DISINTERMEDIAZIONE'
TECNICHE'E'TECNOLOGIE'A'SUPPORTO'' DEL'REVENUE'MANAGEMENT' 'E'DELLA'DISINTERMEDIAZIONE' CHI$SONO?$ Piergiorgio$Schirru$ VP'R&D'e'Revenue'Management' 'Blastness' Docente'di'Revenue'Managent'e'EEDistribuHon'
DettagliDecisioni di risparmio
Decisioni di risparmio Giancarlo Gozzi Dipartimento di Scienze Economiche Università di Bologna Marzo 2018 Sommario Decisioni di consumo e risparmio Scelte intertemporali e risparmio Il vincolo di bilancio
DettagliINDICI ISTAT DEL COSTO DI COSTRUZIONE DI UN FABBRICATO RESIDENZIALE DICEMBRE 2013 E MEDIA 2013
Direzione Affari Economici e Centro Studi INDICI ISTAT DEL COSTO DI COSTRUZIONE DI UN FABBRICATO RESIDENZIALE DICEMBRE E MEDIA Dicembre L'indice Istat del costo di costruzione di un fabbricato residenziale
DettagliL'economia italiana in breve
L'economia italiana in breve N. 9 - Gennaio PIL, domanda nazionale, commercio con l'estero Quantità a prezzi concatenati; variazioni percentuali sul periodo precedente in ragione d'anno; dati trimestrali
DettagliRicerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 9 Marzo Programmazione Matematica Geometria di R n Esempi Teoria della PL Forma Standard. logo.
1 Lunedí 9 Marzo 2015 1 Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica IASI - CNR Problema di Ottimizzazione min(o max) f (x) con la restrizione x S dove f (x) : R n R è detta funzione obiettivo S R n
DettagliElaborazione: Ufficio Statistica CCIAA Bologna
INDICI RACCORDATI (BASE 2010=100) DEI PREZZI AL CONSUMO PER LE FAMIGLIE DI OPERAI E IMPIEGATI (FOI) INDICE GENERALE, AL NETTO DEI CONSUMI DI TABACCHI - ITALIA - ANNO GEN FEB MAR APR MAG GIU LUG AGO SET
DettagliMisure di frequenza in epidemiologia. Rapporti Proporzioni Tassi
Misure di frequenza in epidemiologia Rapporti Proporzioni Tassi Cosa c è nel numeratore? Cosa c è nel denominatore? Rapporto Esempi E il quoziente di due numeri Il numeratore non è necessariamente incluso
Dettagli