Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 10. Docente: Laura Palagi

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 10. Docente: Laura Palagi"

Transcript

1 Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 10 Docente: Laura Palagi

2 Smaltimento dei rifiuti solidi urbani HOMEWORK N 10 Francesco Cambiotti Teresa Ciorciaro Emanuele Foschi

3 Descrizione del problema Un azienda per il recupero della nettezza urbana deve pianificare le operazioni di raccolta e recupero dei rifiuti domestici in un area urbana. L area urbana è divisa in N zone. In ogni zona i=1,,n possono essere attivate diverse modalità di raccolta del rifiuto solido urbano. Il rifiuto può essere raccolto separato o indifferenziato. Il separato può essere di due tipi : 1. Monomateriale,,k=1,, ; 2. Multimateriale,, h=1,, ; Il rifiuto può essere trasportato in discarica oppure in un impianto di riciclaggio.

4 Il rifiuto di tipo multimateriale può essere sottoposto ad un processo di separazione per ottenere un rifiuto separato in una percentuale di %S. Il materiale separato è poi rivendibile ad un prezzo k=1,..,. Il mercato è in grado di assorbire tutta la produzione. E richiesta la produzione di un quantitativo minimo di materiale.

5 OBIETTIVO L AZIENDA DEVE DECIDERE IL QUANTITATIVO DI SEPARATO ( MONOMATERIALE E/O MULTIMATERIALE ) DA VENDERE AL MERCATO, CON LO SCOPO DI MASSIMIZZARE IL SUO PROFITTO

6 Analisi del problema (1) Indici utilizzati i=1, N : zona i-esima; k=1,, : tipo k-esimo di separato monomateriale; h=1,, : tipo h-esimo di multimateriale; Dati (i) : tipologia di raccolta utilizzata per ogni tipo di rifiuto presente nell i-esima zona; (i) : quantità totale di rifiuto indifferenziato nell i-esima zona; (i) : quantità totale di rifiuto separato monomateriale di tipo k presente nell i-esima zona; (i) : quantità totale di rifiuto separato multimateriale di tipo h presente nell i-esima zona; : capacità massima della discarica;

7 ANALISI DEL PROBLEMA (2) (i) (euro/ton): costo del trasporto del rifiuto (qualunque) dalla zona i alla discarica; : costo del processo di separazione proporzionale alla quantità di separato di tipo k che si ottiene dal dato multimateriale; (i)(euro/ton): costo del trasposto del rifiuto(monomateriale e multimateriale ) dalla zona i all impianto di riciclaggio di tipo k; : percentuale di monomateriale di tipo k ottenibile dal multimateriale di tipo h; : prezzo di vendita del separato di tipo k; : richiesta minima di mercato del separato di tipo k;

8 ANALISI DEL PROBLEMA (3) Variabili : quantità di separato monomateriale di tipo k, che l azienda decide di vendere dell i-esima zona; : quantità di multimateriale di tipo h, che l azienda decide di lavorare dell i-esima zona;

9 ANALISI DEL PROBLEMA (4) Vincoli La quantità di materiale da trasportare in discarica, non deve superare la capacità massima della stessa; La quantità che l azienda decide di vendere, non può superare la quantità massima posseduta; La quantità che l azienda decide di vendere, deve soddisfare una richiesta minima di mercato; Le quantità di monomateriale e multimateriale che l azienda decide di vendere, non devono essere negative;

10 IPOTESI La quantità di monomateriale, ottenuta dalla lavorazione del multimateriale che l azienda decide di lavorare viene portata all impianto di riciclaggio; Il monomateriale che viene portato all impianto di riciclaggio coincide con la quantità che l azienda decide di vendere; Il processo di separazione in output darà tutti i monomateriali che compongono il multimateriale; Ovvero non è possibile decidere di separare uno soltando dei componenti del multimateriale.

11 FORMULAZIONE DEL MODELLO MATEMATICO IN FORMA PARAMETRICA Funzione obiettivo : max Ricavi Costo Fisso Costi Variabili

12 Vincoli: Capacità della discarica Quantità posseduta Richiesta minima Non negatività

13 ESEMPIO NUMERICO L area urbana è divisa in due sole zone N=2. Nelle due zone sono attive le seguenti tipologie di raccolta: zona 1 (centro) zona 2(periferia) Tipologia Quantità Tipologia Quantità T 1 (1) cass. vetro-plastica 180 T 1 (2) vetro centro racc. 80 T 2 (2) plastica centro racc. 70 T 2 (1) cass. Carta 130 T 3 (2) cass. carta 100 T 3 (1) cass. indifferenziato 200 T 4 (2) cass. indifferenziato 280 Il rifiuto ottenibile è dunque { indifferenziato (I), multimateriale vetroplastica( ),carta ( ), plastica( ), vetro ( ) } E possibile separare vetro e plastica del rifiuto multimateriale M ottenendo i quantitativi percentuale di vetro e plastica ai costi (euro/ton) riportati in tabella: vetro plastica costi 12,00 9,00 %SM 1k, k = 2, 3 60,00% 30,00%

14 Il rifiuto indifferenziato e il residuo dei processi di separazione deve essere eliminato in discarica al costo di 5 per tonnellata. La discarica ha capacità massima di 750 tonnellate. L eventuale rifiuto separato e/o multimateriale che non si vuole vendere, può anche essere eliminato in discarica. I costi di trasporto sono riportati in tabella. Zona Discarica Impianto di Riciclaggio vetro plastica carta 1 15,00 15,00 15,00 23, ,00 18,00 20,00 20,00 L aziende rivende il vetro, plastica e la carta riciclate e si suppone che il mercato sia in grado di assorbire tutta la quantità prodotta e che l azienda sia obbligata ad eliminare tutto il rifiuto. I prezzi di vendita (euro per tonnellata) sono riportati nella seguente tabella. vetro Plastica Carta Prezzo1 46,00 35,00 30,00 Prezzo2 46,00 35,00 30,00 Sk min

15 MODELLO MATEMATICO Funzione obiettivo:

16 Vincoli

17 Foglio Dati Abbiamo inserito in Excel le tabelle della traccia creando un foglio dati al quale riferirci durante la costruzione del modello

18 MODELLO IN EXCEL (1) Per costruire la funzione obiettivo abbiamo suddiviso il profitto in ricavi e costi. Per il calcolo di entrambi ci siamo avvalsi delle matrici somma prodotto.

19 MODELLO IN EXCEL (2) Abbiamo scritto i vincoli del problema per poi poterli immettere nel risolutore omettendo quelli di non negatività che avremmo inserito direttamente nel solver.

20 Soluzione Ottima L applicazione del risolutore ci ha portato a questi risultati: Vetro Plastica Carta Multimate riale Variabili Variabili Le variabili che assumono il valore 0 sono condizionate dal fatto che in quella zona non è presente quel tipo di separato I valori di Vetro, Carta e Plastica indicano la quantità in tonnellate di materiale da riciclare e quindi vendere La variabile riferita al Multimateriale invece rappresenta la quantità da lavorare per ottenere i due Monomateriali Profitto 5356,00

21 FOGLI DI REPORTS (Rapporto Valori) Cella obiettivo Profitto Celle variabili Valore iniziale delle variabili e valore ottimo scelto dal risolutore Vincoli Stato del vincolo, Valore assunto, Tolleranza.

22 FOGLI DI REPORTS (Rapporto Sensibilità) Celle Variabili Valori finali Costo ridotto (per le variabili nulle: quanto dovrebbe essere maggiore il profitto per unità di una certa variabile affinché essa assuma un valore non nullo nella soluzione ottima) Coefficiente obiettivo (coefficiente che corrisponde a ogni variabile come appare nella funzione obiettivo) Incremento/Decremento (quanto deve variare in positivo o in negativo il profitto relativo a quella cella variabile affinché la soluzione data non sia più ottima) Vincoli Valore finale e Vincolo a destra Prezzo ombra (quanto aumenterebbe il valore della funzione obiettivo per un incremento unitario del vincolo corrispondente) Incremento/Decremento (Range nel quale ha valore il Prezzo ombra)

23 ANALISI WHAT IF (Aumento delle quantità disponibili) Se aumentassimo le quantità disponibili di separato e indifferenziato del 50% otterremmo, soddisfacendo tutti i vincoli precedenti, un incremento del profitto del 50% Prima Dopo Multimateriale Carta Indifferenziato Vetro Plastica Carta Indifferenziato Profitto

24 ANALISI WHAT IF (Aumento dei costi di trasporto verso impianto) Se aumentassimo considerevolmente i costi di trasporto del vetro e plastica all impianto di riciclaggio nella zona 2 non ci converrà più riciclare tutto il materiale ma solo quello richiesto dalla quantità minima. Costo Prima Costo Dopo Materiale Prima Materiale Dopo Profitto Prima Profitto Dopo ,00

25 ANALISI WHAT IF (Diminuzione dei prezzi di vendita) Facciamo diminuire i prezzi di vendita. L azienda ha un profitto negativo ma decide comunque di riciclare e vendere tutto il materiale a disposizione poiché in questo modo riesce a minimizzare le perdite. Materiale Vetro Plastica Carta Prezzo Prima Prezzo Dopo Profitto Prima Profitto Dopo Vetro Plastica Carta Multi Prima Dopo

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 26. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 26. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 26 Docente: Laura Palagi Modello di distribuzione Cardillo Raffaele Di Paola Catherine Trano Marco

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 21. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 21. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 21 Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Homework n 21 MODELLO DI MISCELAZIONE E

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 4. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 4. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 4 Docente: Laura Palagi Homework in Ricerca Operativa GRUPPO 4: Isabelle Pietroletti Matteo Marangio

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 28. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 28. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 28 Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Homework n 28 Prof.ssa Ing. Laura Palagi

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 3. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 3. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 3 Docente: Laura Palagi 2 TESTO DEL PROBLEMA Si vuole programmare la dieta di un individuo su un

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 24. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 24. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 24 Docente: Laura Palagi Problema di Revenue management aereo in sistema Hub and Spoke Una compagnia

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 19. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 19. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 19 Docente: Laura Palagi Gruppo 19: Valentina Rabagliati Luca Quaresima Andrea Martullo Istanza del

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 13. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 13. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 13 Docente: Laura Palagi A.A. 2012/2013 Laboratorio di Ricerca Operativa BGER Leonardo Mastrantoni

Dettagli

Vediamo come risolvere un problema di PL con Excel. Riprendiamo un esercizio già visto.

Vediamo come risolvere un problema di PL con Excel. Riprendiamo un esercizio già visto. Esempio di risoluzione di un problema di PL con Excel Vediamo come risolvere un problema di PL con Excel. Riprendiamo un esercizio già visto. Un azienda vinicola desidera produrre due tipi di vino: uno

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 33. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 33. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 33 Docente: Laura Palagi Homework in Ricerca Operativa gruppo n 33 Turni del Personale Martina Conti

Dettagli

Esercitazione n o 3 per il corso di Ricerca Operativa

Esercitazione n o 3 per il corso di Ricerca Operativa Esercitazione n o 3 per il corso di Ricerca Operativa Ultimo aggiornamento October 17, 2011 Fornitura acqua Una città deve essere rifornita, ogni giorno, con 500 000 litri di acqua. Si richiede che l acqua

Dettagli

Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa

Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa Trasparenti tratti, con modifiche e integrazioni, da: David Begg, Stanley Fischer e Rudiger Dornbusch, Economia, cap.7 McGraw-Hill, 2001 La teoria

Dettagli

Modelli di programmazione lineare. Il metodo grafico è basato su linearità della funzione obiettivo linearità dei vincoli

Modelli di programmazione lineare. Il metodo grafico è basato su linearità della funzione obiettivo linearità dei vincoli Ricerca Operativa 2. Modelli di Programmazione Lineare Modelli di programmazione lineare Il metodo grafico è basato su linearità della funzione obiettivo linearità dei vincoli Sotto queste ipotesi (come

Dettagli

Esercitazione n o 6 per il corso di Ricerca Operativa

Esercitazione n o 6 per il corso di Ricerca Operativa Esercitazione n o 6 per il corso di Ricerca Operativa Il problema è stato tratto dal libro C. Mannino, L.Palagi, M. Roma. Complementi ed esercizi di Ricerca Operativa, Edizioni Ingegneria 2000, 1998, ISBN:

Dettagli

RECUPERO E RICICLO DEI RIFIUTI DI IMBALLAGGIO RISULTATI 2009

RECUPERO E RICICLO DEI RIFIUTI DI IMBALLAGGIO RISULTATI 2009 RECUPERO E RICICLO DEI RIFIUTI DI IMBALLAGGIO RISULTATI 2009 Risultati di riciclo e recupero dei rifiuti di imballaggio Accordo quadro ANCI-CONAI per lo sviluppo della raccolta differenziata e dell avvio

Dettagli

Figura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli.

Figura 1: 1) Si scriva la formulazione del problema come problema di PLI (con un numero minimo di vincoli) e la matrice dei vincoli. ESERCIZIO 1 Sia dato il grafo orientato in Figura 1. Si consideri il problema di flusso a 1 2 4 Figura 1: costo minimo su tale grafo con b 1 = 4 b 2 = 2 b = b 4 = e c 12 = 2 c 1 = 4 c 14 = 1 c 2 = 1 c

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 6. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 6. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 6 Docente: Laura Palagi PIANIFICAZIONE DELLA PRODUZIONE 2 Si distingue in: PRODUCTION PLANNING: Tentativo

Dettagli

Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa

Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa Capitolo 7 Organizzazione e comportamento dell impresa Trasparenti tratti, con modifiche e integrazioni, da: David Begg, Stanley Fischer e Rudiger Dornbusch, Economia, cap.7 McGraw-Hill, 2001 La teoria

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 11. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 11. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 11 Docente: Laura Palagi Alina Volovei Ilaria Noce Lea Mariella Pianificazione degli approvvigionamenti

Dettagli

Problema 6 * * * x = numero di cassonetti di tipo A y = numero di cassonetti di tipo B f(x, y) = 500x + 600y da massimizzare Vincoli:

Problema 6 * * * x = numero di cassonetti di tipo A y = numero di cassonetti di tipo B f(x, y) = 500x + 600y da massimizzare Vincoli: Problema 6 Un industria specializzata produce due tipi di cassonetti A e B per la raccolta differenziata dei rifiuti. Le macchine utilizzate per la produzione non possono produrre giornalmente più di 40

Dettagli

Introduzione alla RO - Parte II

Introduzione 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:

Dettagli

Modelli di Ottimizzazione: definizione formale

Modelli di Ottimizzazione: definizione formale Modelli di Ottimizzazione: definizione formale Insieme delle possibili alternative Un criterio di ottimizzazione Soluzione ammissibile (Feasible) x appartiene ad un insieme F f: F funzione obiettivo finito

Dettagli

Il Break Even Point (b.e.p.)

Il Break Even Point (b.e.p.) Prof. Sartirana Il Break Even Point (b.e.p.) E un analisi grafica e matematica della redditività della produzione aziendale E un analisi che riguarda il breve periodo Prevede che l azienda abbia la possibilità

Dettagli

Prevenzione Preparazione per il riutilizzo Riciclaggio (recupero di materia) Recupero altro tipo (recupero di energia) Smaltimento

Prevenzione Preparazione per il riutilizzo Riciclaggio (recupero di materia) Recupero altro tipo (recupero di energia) Smaltimento Prevenzione Preparazione per il riutilizzo Riciclaggio (recupero di materia) Recupero altro tipo (recupero di energia) Smaltimento PRINCIPALI ELEMENTI PER LA BUONA GESTIONE 1) Riduzione produzione rifiuto

Dettagli

Lezione 2 Un modello di produzione

Lezione 2 Un modello di produzione LABORATORIO RICERCA OPERATIVA Lezione 2 Un modello di produzione Laura Palagi Dipartimento di Ingegneria informatica automatica e gestionale A. Ruberti Sapienza Universita` di Roma Un problema multi impianto

Dettagli

Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione. Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore

Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione. Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore Il problema di produzione con Excel Consideriamo il foglio Excel Variabili di decisione reali c8,d8

Dettagli

Il modello duale. Capitolo settimo. Introduzione

Il modello duale. Capitolo settimo. Introduzione Capitolo settimo Il modello duale Introduzione Il modello duale e la teoria della dualità assumono una grande importanza nella teoria della programmazione matematica. In questo testo i modelli primale

Dettagli

Il margine di contribuzione di primo livello rapportato alla quantità venduta è il seguente:

Il margine di contribuzione di primo livello rapportato alla quantità venduta è il seguente: 4. METODI DI CALCOLO DEI COSTI Classe 5^A A RIM - I.I.S. Capriotti - San Benedetto del Tronto (AP) 4.1 margine di contribuzione ( ) X11 X19 Totale Ricavi di vendita 360.000 360.000 720.000 Costi variabili

Dettagli

a) Tracciare le curve del ricavo marginale e del costo marginale. b) Quale quantità deciderà di produrre?

a) Tracciare le curve del ricavo marginale e del costo marginale. b) Quale quantità deciderà di produrre? Domande 1. Supponete che un impresa possa vendere qualsiasi quantità desideri a 13 euro e che abbia i seguenti costi (CT) per vari livelli di produzione (Q): a) Tracciare le curve del ricavo marginale

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 18. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a Homework n 18. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 18 Docente: Laura Palagi Il gioco più bello del mondo dopo il calcio Il Fantacalcio è il gioco più

Dettagli

Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa

Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa Modello di miscelazione Il problema è stato tratto dal libro W. L. Winston. Operations Research, Application and Algorithms, 4th Edition, Thomson Learning,

Dettagli

Esercizi: Formulare in termini di programmazione lineare (intera) i seguenti problemi

Esercizi: Formulare in termini di programmazione lineare (intera) i seguenti problemi Esercizi: Formulare in termini di programmazione lineare (intera) i seguenti problemi A1. Presso un Ente per la protezione civile stanno organizzando dei soccorsi da portare a 8 diverse zone, siano 1,

Dettagli

"Scenari futuri: il cammino ancora da percorrere"

Scenari futuri: il cammino ancora da percorrere LEGAMBIENTE ER Comuni Ricicloni 2010 Martedì 14 dicembre ore 14,30 V.le Silvani 6, Bologna "Scenari futuri: il cammino ancora da percorrere" Potremmo fare molto di più Autorità per la vigilanza dei servizi

Dettagli

PRODUZIONE E GESTIONE GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI SOLIDI URBANI PARTE 2. Prof. Salvatore Masi

PRODUZIONE E GESTIONE GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI SOLIDI URBANI PARTE 2. Prof. Salvatore Masi PRODUZIONE E GESTIONE GESTIONE INTEGRATA DEI RIFIUTI SOLIDI URBANI PARTE 2 Prof. Salvatore Masi Schematizzazione dei diversi sistemi di raccolta rifiuti solidi urbani RACCOLTA RIFIUTI INDIFFERENZIATA DIFFERENZIATA

Dettagli

Universita degli Studi di Siena

Universita degli Studi di Siena Universita degli Studi di Siena Facolta di Ingegneria Dispense del corso di Sistemi di Supporto alle Decisioni I L algoritmo per la risoluzione di problemi di programmazione dinamica Chiara Mocenni Corso

Dettagli

Modello di scenari imprenditoriali per i sistemi di riscaldamento a biomassa MANUALE D USO

Modello di scenari imprenditoriali per i sistemi di riscaldamento a biomassa MANUALE D USO Modello di scenari imprenditoriali per i sistemi di riscaldamento a biomassa MANUALE D USO Data: 29 Febbraio 2008 Revisione: 1 Indice 1- Introduzione... 2 2- I fogli del modello... 2 3 - Strumenti di analisi

Dettagli

Ottimizzazione (1 mod., 6 crediti, 48 ore, a.a , lez.2)

Ottimizzazione (1 mod., 6 crediti, 48 ore, a.a , lez.2) Docente: Marco Gaviano (e-mail:gaviano@unica.it) Corso di Laurea in Infomatica Corso di Laurea in Matematica Ottimizzazione ( mod., 6 crediti, 8 ore, a.a. 09-0, lez.) Esempi di problemi risolvibili mediante

Dettagli

MICROSOFT EXCEL FORMULE E FUNZIONI

MICROSOFT EXCEL FORMULE E FUNZIONI MICROSOFT EXCEL FORMULE E FUNZIONI Lezione 1.2 a.a. 2016-2017 Ing. Giulia Fiscon Sommario Introduzione Microsoft Excel Lavorare con i fogli di calcolo Riferimenti di cella Formule e Funzioni Funzioni logiche

Dettagli

DGR 34/2016 Risultati sin qui conseguiti, aspetti tecnico-economici della raccolta 'porta a porta' e transizione a sistemi di tariffazione puntuale

DGR 34/2016 Risultati sin qui conseguiti, aspetti tecnico-economici della raccolta 'porta a porta' e transizione a sistemi di tariffazione puntuale DGR 34/2016 Risultati sin qui conseguiti, aspetti tecnico-economici della raccolta 'porta a porta' e transizione a sistemi di tariffazione puntuale RD 50,6% I dati a scala comunale e di ambito evidenziano

Dettagli

CONTROLLO E CONTABILITA

CONTROLLO E CONTABILITA CONTROLLO E CONTABILITA DEI COSTI Agenda Classificazione dei costi Costi variabili e fissi -Modello costo volume profitto Costi diretti e indirietti -La contabilità per centri di costo Analisi degli scostamenti

Dettagli

LEZIONE N. 6 - PARTE 1 - Introduzione

LEZIONE N. 6 - PARTE 1 - Introduzione LEZIONE N. 6 PROGRAMMAZIONE LINEARE IN MARKAL, SOLUZIONE DEI PROBLEMI DI PROGRAMMAZIONE LINEARE CON: IL METODO GRAFICO ED IL METODO DEL SIMPLESSO. PROPRIETÀ DELLA DUALITÀ ED ESEMPI DI SOLUZIONE DEL PROBLEMA

Dettagli

Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione. Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore

Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione. Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore Excel: una piattaforma facile per l ottimizzazione Excel ha un toolbox di ottimizzazione: Risolutore Il problema di produzione con Excel Consideriamo il foglio Excel Variabili di decisione reali c8,d8

Dettagli

Esercizi svolti di Programmazione Lineare. a cura di Laura Scrimali Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Catania

Esercizi svolti di Programmazione Lineare. a cura di Laura Scrimali Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Catania Esercizi svolti di Programmazione Lineare a cura di Laura Scrimali Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Catania Formulazione matematica e risoluzione grafica Esercizio Una pasticceria

Dettagli

risultati e prospettive

risultati e prospettive La Raccolta DA RIFIUTO Differenziata A RISORSA: a Roma: risultati e prospettive il nuovo modello di raccolta di Roma Capitale Ecomondo, Roma, 5 novembre 9 marzo 2014 2012 Ing. Giovanni Fiscon Direttore

Dettagli

!"!# /#",2."2 3 44%2 /#"12 1"/2 /,, 4 % %43 3 3!1"#!"2 # #95:&'!( &'()*+,!!!!!!!!! !" # #$$!% " " #$!$$!% 01"!2 5 '!3 '! 6'' 665!!!!!

!!# /#,2.2 3 44%2 /#12 1/2 /,, 4 % %43 3 3!1#!2 # #95:&'!( &'()*+,!!!!!!!!! ! # #$$!%   #$!$$!% 01!2 5 '!3 '! 6'' 665!!!!! &'( &'()*+, --../# '4 # $ %& &'& &)*+6()788('-- ) *+++ *++++ '*++++ *+++++, $% # #$$% #$ $$%, ) ' - - $. % %/ 01'1 1$ # 012 '' 3 5 $ /,, 5 '3 ' 6'' 665 36 3 44%2 /#12 1/2 ( #$$% #$$% #$$%3 #$$%#4& #$$%

Dettagli

!"! 0 /"10 1"0 2 44$0 +"30 "10 +/-! 4 $ $42 2 2!3"+.3"30 # #95:&'"( %&'()* +! !"""! "# $ #$$"%" ."/0 #$$"%! #$$"%"3"! #$$"%#4& !#+'"!"!

!! 0 /10 10 2 44$0 +30 10 +/-! 4 $ $42 2 2!3+.330 # #95:&'( %&'()* +! !! # $ #$$% ./0 #$$%! #$$%3! #$$%#4& !#+'!! &'"( %&'()* +,, " " -- &('4 1 % &'(#(( #$ "# $ #$$"% #$"$$"%,)"' "- -"'% "$.%" %"/ 1'1 1$ " '."/ 2 5 # +1+ 5'"3'" 6''665"36 2 44$ +"3 "1 ') #$$"%" #$$"% #$$"%"3" #$$"%#4& #$$"%" +/- 2"3" )"'$ "$" "#4&

Dettagli

$#21 #%1 ! "#$% 3 44'1! %#1.#"1 "2. 4 '!' "#$.#1 # #(59&'"( ()*+,-. !""" (+,- 6*+788*)/ / "# $ #$$"%" 0#.1 #$$"%! #$$"%"3"!

$#21 #%1 ! #$% 3 44'1! %#1.#1 2. 4 '!' #$.#1 # #(59&'( ()*+,-. ! (+,- 6*+788*)/ / # $ #$$% 0#.1 #$$%! #$$%3! &'"( ()*+,-. / / " " "$" )4." (+,- 6*+788*)/ / ( ) ) ) ) * &' "# $ #$$" #$"$$",)"' "- -"' "$." "/ 01'1 1$ "#$ 0#.1 3 5 & "$ 5'"3'" 6''665"36 3 44'1 #1.#"1 '& #$$ #$$" #$$3" #$$"#4& #$$ "2. 2"3" )"'$ "$"

Dettagli

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I Esercizio 1 Dati n oggetti ed un contenitore, ad ogni oggetto j (j = 1,, n) sono associati un peso p j ed un costo c j (con p j e c j interi positivi). Si

Dettagli

0",1 /"1 2 33%1! 3 %!% " # #849&'"(" &'()*+, - -!""" &)*+ 6()788('- - "# $ #$$"%" !!!! /0"1 #$$"%! #$$"%"2"! #$$"%#3& !#+'"!"!" &"!!

0,1 /1 2 33%1! 3 %!%  # #849&'( &'()*+, - -! &)*+ 6()788('- - # $ #$$% !!!! /01 #$$%! #$$%2! #$$%#3& !#+'!! &!! &'"" &')*+, - -. " " '3. % &'# ' ' &)*+ 6)788'- - ) * * * * + $% "# $ #$$"% #$"$$"% )"' ",,"'% "$ -%" %". /' $ & "# /"1 2 4 $ 55 4'"2'" 5''554"25 2 33%1 ".1 /"1 & #$$"%" #$$"% #$$"%"2" #$$"%#3& #$$"%",#

Dettagli

.+"20,"0 2,"0,"0 3 44$0! 4 $!$ "2 /,"0 # #95:&'!( ,+1 %&'()* +, - -!!!!!!!! %()* 6'(788'&- - " "# $ #$$!% " #$!$$!% " /".

.+20,0 2,0,0 3 44$0! 4 $!$ 2 /,0 # #95:&'!( ,+1 %&'()* +, - -!!!!!!!! %()* 6'(788'&- -  # $ #$$!%  #$!$$!%  /. &( %&()* +, - -. &4,+1 %()* 6(788&- - (% %) )% ) ) *% #$ # $ #$$% #$ $$%, ) - -% $. % %/ 11 1$ %%& % /. 3 5 # 2+ 5 3 6 665 36 3 44$ %%&.+2, #$$% #$$% #$$%3 #$$%#4& #$$% +, 23 ) $ $ #4& ) 33 3 %%& 2,, 4

Dettagli

Ricerca Operativa. Docenti. 1. Introduzione

Ricerca Operativa. Docenti. 1. Introduzione Ricerca Operativa 1. Introduzione Docenti Luigi De Giovanni - Giacomo Zambelli Dipartimento di Matematica Pura e Applicata (Torre Archimede) Tel. 049 827 1349 / 1348 email: luigi - giacomo @math.unipd.it

Dettagli

N dei comuni 188 N delle schede da compilare 188 N delle schede compilate 188. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,37.

N dei comuni 188 N delle schede da compilare 188 N delle schede compilate 188. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,37. Provincia di Milano Osservatorio provinciale sui Rifiuti MILANO - C.SO DI PORTA VITTORIA, 27 Tel: 02.7740.3826 Fax: 02.7740.3570 Web: www.provincia.milano.it Mail: BASSA osservatorio_rifiuti@provincia.milano.it

Dettagli

% & !"#$ //"!2 "2 #".2 "2 3 44&2 #$! 4 & &43 3 3!"$ 10"2 " "849%&!' 0!# '()*+,!$!!!!!!!!! "# $ "##!$ "#!##!$ ( 1"$2 4 &!2 &! 5&& 554!!!!!

% & !#$ //!2 2 #.2 2 3 44&2 #$! 4 & &43 3 3!$ 102  849%&!' 0!# '()*+,!$!!!!!!!!! # $ ##!$ #!##!$ ( 1$2 4 &!2 &! 5&& 554!!!!! %' ')*+, $ --./0 4 0# % ' ) '*+,6)*788)-- +,---,----,----,-----. % "# $ "##$ "# ##$, ) - -$ #. $ $/ 011 1# "#$ 1"$2 3 5 % 00. 4 2 5 554 25 3 442 //"2 "2 * "##$ "##$ "##$2 "##$"3% "##$ #$ '2 ) # # "3% )

Dettagli

N dei comuni N delle schede da compilare N delle schede compilate PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,38.

N dei comuni N delle schede da compilare N delle schede compilate PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,38. REGIONE LOMBARDIA Osservatorio Regionale sui Rifiuti MILANO - VIA RESTELLI, 3/1 Tel: 02.69.666.333 Fax: 02.69.666.249 Web: www.arpalombardia.it Mail: BASSA m.lombardi@arpalombardia.it Indice di presenza

Dettagli

Elementi di un modello di Programmazione Matematica

Elementi di un modello di Programmazione Matematica 1 Ricerca Operativa Laboratorio: utilizzo di solver per programmazione matematica Elementi di un modello di Programmazione Matematica Insiemi: elementi del sistema; Parametri: dati del problema; Variabili

Dettagli

"#$ 0#"2 "2 3 44&2! $"2 0"-2 --# 4 &!& " "2 # #849&'!&' !!!!!!!! " " '*+, 6)*788)(.. "# $ #$$!% " #$!$$!% 1#"2 4 '!2 '! 5'' 554!!!!!

#$ 0#2 2 3 44&2! $2 0-2 --# 4 &!&  2 # #849&'!&' !!!!!!!!   '*+, 6)*788)(.. # $ #$$!%  #$!$$!% 1#2 4 '!2 '! 5'' 554!!!!! &'&' '()*+, -.. /0-/$- (4 '*+, 6)*788)(.. ( ) ) %) ) * # $ #$$% #$ $$% + ( ',,'% $ - % %. /0'0 0$ #$ % 1#2 3 5 % -0$ 4 '2 ' 5'' 554 25 3 44&2 $2 0-2 ' #$$% #$$% #$$%2 #$$%#3& #$$% --# 12 ( '$ $ #3& ( 22

Dettagli

In un ora rispondere alle dieci domande a risposta multipla, alla domanda a risposta aperta, e risolvere l esercizio.

In un ora rispondere alle dieci domande a risposta multipla, alla domanda a risposta aperta, e risolvere l esercizio. In un ora rispondere alle dieci domande a risposta multipla, alla domanda a risposta aperta, e risolvere l esercizio. DOMANDE a risposta multipla (ogni risposta esatta riceve una valutazione di due; non

Dettagli

N dei comuni 141 N delle schede da compilare 126 N delle schede compilate 126. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,34.

N dei comuni 141 N delle schede da compilare 126 N delle schede compilate 126. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,34. Provincia di Osservatorio provinciale sui Rifiuti VARESE - VIA PASUBIO, 6 Tel: 0332.252.829 Fax: 0332.252.262 Web: www.provincia.varese.it Mail: osservarifiuti@provincia.va.it Indice di presenza turistica

Dettagli

N dei comuni 162 N delle schede da compilare 157 N delle schede compilate 157. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,31.

N dei comuni 162 N delle schede da compilare 157 N delle schede compilate 157. PRODUZ. TOTALE PROCAPITE (kg/ab*giorno) 1,31. Provincia di Como Osservatorio provinciale sui Rifiuti COMO - VIA BORGO VICO, 148 Tel: 031.30.436 Fax: 031.30.383 Web: www.provincia.como.it Mail: inforifiuti@provincia.como.it Indice di presenza turistica

Dettagli

&'!(!$)!$ $#1 0/#1 /"#1 $#1 ! "#"$ 2 44&1! $"$$/ 4 &!& "/#3.#"1 " ")6:&'!(!$)!$ !!!!!!!! '*+, 6)*788)(- - "# $ "##!$ % "#!##!

&'!(!$)!$ $#1 0/#1 /#1 $#1 ! #$ 2 44&1! $$$/ 4 &!& /#3.#1  )6:&'!(!$)!$ !!!!!!!! '*+, 6)*788)(- - # $ ##!$ % #!##! &'($)$ '()*+, - -./ (4 ". '*+, 6)*788)(- - ' ( ( ( ( ) & "# $ "##$ "# ##$ - * '..'$ # / $ $ 12'2 2# "#"$ #/1 2 5 $3$ 6 '4 ' 7'' 776 47 2 44&1 $#1 /#1 & "##$ "##$ "##$4 "##$"5& "##$ $"$$/ 34 * '# # "5&

Dettagli

L ECONOMIA E LE FUNZIONI DI UNA VARIABILE (RICAVO E PROFITTO) Prof.ssa Angela Donatiello 1

L ECONOMIA E LE FUNZIONI DI UNA VARIABILE (RICAVO E PROFITTO) Prof.ssa Angela Donatiello 1 L ECONOMIA E LE FUNZIONI DI UNA VARIABILE (RICAVO E PROFITTO) Prof.ssa Angela Donatiello 1 LA FUNZIONE DEL RICAVO Chiamiamo RICAVO TOTALE il prodotto della quantità venduta per il prezzo unitario di vendita.

Dettagli

Problemi di Flusso e Applicazioni

Problemi di Flusso e Applicazioni Problemi di Flusso e Applicazioni Andrea Scozzari a.a. 2013-2014 May 20, 2014 Andrea Scozzari (a.a. 2013-2014) Problemi di Flusso e Applicazioni May 20, 2014 1 / 5 Flussi Multiprodotto I problemi presi

Dettagli

TOMO 2-2. COSTI E SCELTE AZIENDALI. 2.1 costo suppletivo ( ) Ipotesi a.

TOMO 2-2. COSTI E SCELTE AZIENDALI. 2.1 costo suppletivo ( ) Ipotesi a. TOMO 2-2. COSTI E SCELTE AZIENDALI 2.1 costo suppletivo ( ) Ipotesi a. Produzione 12.000 unità Produzione 14.000 unità Costo complessivo Costo unitario Costo complessivo Costo unitario Costi variabili

Dettagli

Week #9 Assessment. Practice makes perfect... November 23, 2016

Week #9 Assessment. Practice makes perfect... November 23, 2016 Week #9 Assessment Practice makes perfect... November 23, 2016 Esercizio 1 Un azienda di trasporto deve caricare m camion {1,..., m} in modo da servire giornalmente un dato insieme di clienti. Nei camion

Dettagli

Università degli Studi di Napoli "Federico II" - Facoltà di Ingegneria Corso di Ricerca Operativa - Prova d'esame del (Prof.

Università degli Studi di Napoli Federico II - Facoltà di Ingegneria Corso di Ricerca Operativa - Prova d'esame del (Prof. Corso di Ricerca Operativa - Prova d'esame del.0.008 (Prof. Bruno) Una ditta di spedizioni ha accettato un ordine per trasportare con urgenza 00 tonnellate di materiale industriale in una località. La

Dettagli

Esercizi assegnati in data 7 novembre

Esercizi assegnati in data 7 novembre Esercizi assegnati in data 7 novembre Rappresentare sul piano cartesiano le seguenti rette e determinare le coordinate del punto d'intersezione di ciascuna coppia di rette: a: y=0.25x+1000 b: y=0.50x+800

Dettagli

Facoltà di Ingegneria dell Informazione, Informatica e Statistica. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica. Esercizi svolti di

Facoltà di Ingegneria dell Informazione, Informatica e Statistica. Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica. Esercizi svolti di Facoltà di Ingegneria dell Informazione, Informatica e Statistica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica Esercizi svolti di Ricerca Operativa Massimo Roma Dipartimento di Ingegneria Informatica,

Dettagli

CL Produzioni Animali

CL Produzioni Animali CL Produzioni Animali Anno Accademico 2013-14 Beak Even Point l analisi del punto di pareggio: introduzione - è una delle più significative applicazioni della contabilità analitica* - analisi dei costi-ricavi

Dettagli

Il calcolo economico. Le relazioni tra costi e prezzi.

Il calcolo economico. Le relazioni tra costi e prezzi. UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PAVIA FACOLTÀ DI ECONOMIA Il calcolo economico. Le relazioni tra costi e prezzi. Capitolo 6 Chiara Demartini cdemartini@eco.unipv.it 1 RELAZIONI TRA COSTI E PREZZI Nel cap. 5

Dettagli

Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa

Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa Esercitazione n o 7 per il corso di Ricerca Operativa Modello di miscelazione Il problema è stato tratto dal libro W. L. Winston. Operations Research, Application and Algorithms, 4th Edition, Thomson Learning,

Dettagli

Flusso a Costo Minimo

Flusso a Costo Minimo Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Flusso a Costo Minimo Docente: Renato Bruni bruni@dis.uniroma.it Corso di: Ottimizzazione Combinatoria Dal

Dettagli

Università degli Studi della Tuscia Viterbo -!!Corso di Economia aziendale!!!!!a.a !

Università degli Studi della Tuscia Viterbo -!!Corso di Economia aziendale!!!!!a.a ! 32 Diagramma di redditività: il grafico R, C Si tratta di un equilibrio tra costi e ricavi (loro pareggio), ma in esso l azienda non raggiunge il cosiddetto equilibrio economico, che si ha quando i ricavi,

Dettagli

percorso 4 Estensione on line lezione 2 I fattori della produzione e le forme di mercato La produttività La produzione

percorso 4 Estensione on line lezione 2 I fattori della produzione e le forme di mercato La produttività La produzione Estensione on line percorso 4 I fattori della produzione e le forme di mercato lezione 2 a produzione a produttività Una volta reperiti i fattori produttivi necessari l imprenditore dovrà decidere come

Dettagli

ESERCITAZIONI DI ECONOMIA POLITICA (programma di MICROECONOMIA) seconda parte

ESERCITAZIONI DI ECONOMIA POLITICA (programma di MICROECONOMIA) seconda parte ESERCITAZIONI DI ECONOMIA POLITICA (programma di MICROECONOMIA) anno accademico 01 013 seconda parte Per domande, dubbi o chiarimenti scrivere a: gaetano.lisi@unicas.it 1 1. IMPORTANZA DEI COSTI (MEDI)

Dettagli

Analisi di sensibilità WHAT IF

Analisi di sensibilità WHAT IF Analisi di sensibilità WHAT IF 1 Analisi di sensibilità del risultato Quattro variabili fondamentali sulle quali agire per modificare la situazione di partenza: Prezzo, Volume, Costi fissi, Costo variabile

Dettagli

ESERCITAZIONE 3: Produzione e costi

ESERCITAZIONE 3: Produzione e costi MICROECONOMIA CEA A.A. 00-00 ESERCITAZIONE : Produzione e costi Esercizio (non svolto in aula ma utile): Rendimenti di scala Determinare i rendimenti di scala delle seguenti funzioni di produzione: a)

Dettagli

Corso di Statistica. Medie,Moda. Prof.ssa T. Laureti a.a Corso di Statistica a.a DEIM, Univ.TUSCIA - Prof.

Corso di Statistica. Medie,Moda. Prof.ssa T. Laureti a.a Corso di Statistica a.a DEIM, Univ.TUSCIA - Prof. Corso di Statistica Indici di posizione: Medie,Moda Mediana, Quartili, Percentili Prof.ssa T. Laureti a.a. 203-204 Indicatori sintetici Gli aspetti più importanti di una distribuzione di frequenza riguardano:.

Dettagli

N.B.: Gli esercizi di OFFICE vanno risolti prima dell esercizio sulla PL

N.B.: Gli esercizi di OFFICE vanno risolti prima dell esercizio sulla PL EIPE - I appello a.a. 2014-2015, 4-5-6 maggio 2015 Cognome:... Nome:... Matricola:... Office (I es.) x/10:... Office (II es.) x/10:... Office (III es.) x/10:... Bonus tempo: b b B B N.B.: Gli esercizi

Dettagli

Modulo di Ricerca Operativa 1 Canale J Z Tipologia di esercizi per la prima prova in itinere A.A

Modulo di Ricerca Operativa 1 Canale J Z Tipologia di esercizi per la prima prova in itinere A.A Modulo di Ricerca Operativa Canale J Z Tipologia di esercizi per la prima prova in itinere A.A. 2002 03 Esercizi di Geometria della Programmazione lineare Determinare, se esistono, dei vertice dei poliedri

Dettagli

Excel come foglio di calcolo. Altri Grafici con Excel Istogrammi, grafici a torta

Excel come foglio di calcolo. Altri Grafici con Excel Istogrammi, grafici a torta Excel come foglio di calcolo Altri Grafici con Excel Istogrammi, grafici a torta Funzioni di Excel per elaborazioni di dati presenti nel foglio Excel prevede una serie di funzioni predeterminate, raggruppate

Dettagli

LA FUNZIONE DI PRODUZIONE

LA FUNZIONE DI PRODUZIONE LE FUNZIONI E I COSTI DI PRODUZIONE PROF. ENNIO FORTE Indice 1 LA FUNZIONE DI PRODUZIONE ---------------------------------------------------------------------------------------- 3 2 LE VARIABILI CHE INFLUENZANO

Dettagli

Ist. di economia, Corso di Laurea in Ing. Gestionale, I canale (A-L), A.A Prof. R. Sestini SCHEMA DELLE LEZIONI DELLA OTTAVA SETTIMANA

Ist. di economia, Corso di Laurea in Ing. Gestionale, I canale (A-L), A.A Prof. R. Sestini SCHEMA DELLE LEZIONI DELLA OTTAVA SETTIMANA Ist. di economia, Corso di Laurea in Ing. Gestionale, I canale (A-L), A.A. 2015-2016. Prof. R. Sestini SCHEMA DELLE LEZIONI DELLA OTTAVA SETTIMANA L OFFERTA DELL INDUSTRIA Si consideri una industria composta

Dettagli

3.6 Metodi basati sui piani di taglio

3.6 Metodi basati sui piani di taglio 3.6 Metodi basati sui piani di taglio Problema generale di Programmazione Lineare Intera (PLI) con A matrice m n e b vettore n 1 razionali min{ c t x : x X = {x Z n + : Ax b} } Sappiamo che esiste una

Dettagli

L efficienza e la valutazione delle performance Concetti ed introduzione alla D.E.A.

L efficienza e la valutazione delle performance Concetti ed introduzione alla D.E.A. L efficienza e la valutazione delle performance Concetti ed introduzione alla D.E.A. Corso di Economia Industriale Lezione dell 8/01/2010 Valutazione delle peformance Obiettivo: valutare le attività di

Dettagli

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 1. Docente: Laura Palagi

Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 1. Docente: Laura Palagi Laboratorio di Ricerca Operativa Cad Ingegneria Gestionale (BGER3 - I semestre) a.a. 2012-13 Homework n 1 Docente: Laura Palagi Homework n. o 1 Problema di Revenue management aereo in sistema Hub and Spoke

Dettagli

Miscelazione di benzine

Miscelazione di benzine Miscelazione di benzine Una raffineria deve miscelare 4 tipi di petrolio grezzo per ottenere 3 tipi di benzina. La tabella seguente mostra la massima quantità disponibile per ogni tipo di petrolio grezzo

Dettagli

Lezione 15 Analisi dei costi VECCHIO LIBRO: Saltare par Solo da leggere 6.3

Lezione 15 Analisi dei costi VECCHIO LIBRO: Saltare par Solo da leggere 6.3 Lezione 15 Analisi dei costi VECCHIO LIBRO: Saltare par. 6.1.5 - Solo da leggere 6.3 Le imprese Le funzioni dell impresa: organizzare la produzione in serie reperire le risorse gestire il processo produttivo

Dettagli

Ottimizzazione e Controllo 2015/2016 ESERCITAZIONE

Ottimizzazione e Controllo 2015/2016 ESERCITAZIONE Ottimizzazione e Controllo 2015/2016 ESERCITAZIONE Esercizio 1. Sono dati 6 job da processare su un centro di lavorazione automatizzato che può eseguire una sola lavorazione alla volta. Di ciascun job

Dettagli

IL VETRO VALE SE E MONOMATERIALE Comune di Massa Lubrense (NA)

IL VETRO VALE SE E MONOMATERIALE Comune di Massa Lubrense (NA) IL VETRO VALE SE E MONOMATERIALE Comune di Massa Lubrense (NA) 7 Novembre 2013, Ore 10.30 Ecomondo Sala Rovere (Padiglione C6 I piano) COMUNI DELLA PENISOLA SORRENTINA ABITANTI SUPERFICIE TERRITORIALE

Dettagli

Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale

Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale Corso di Laurea Triennale in INGEGNERIA PER L AMBIENTE E IL TERRITORIO TESI DI LAUREA «ZERO WASTE: GESTIONE

Dettagli

Ricerca Operativa A.A. 2007/ Esercitazione di laboratorio: analisi di sensitività

Ricerca Operativa A.A. 2007/ Esercitazione di laboratorio: analisi di sensitività Ricerca Operativa A.A. 2007/2008 14. Esercitazione di laboratorio: analisi di sensitività Luigi De Giovanni - Ricerca Operativa - 14. Laboratorio: analisi di sensitività 14.1 Problema di mix della produzione

Dettagli

RICERCA OPERATIVA GRUPPO A prova scritta del 22 marzo 2007

RICERCA OPERATIVA GRUPPO A prova scritta del 22 marzo 2007 RICERCA OPERATIVA GRUPPO A prova scritta del 22 marzo 2007 Rispondere alle seguenti domande marcando a penna la lettera corrispondente alla risposta ritenuta corretta (una sola tra quelle riportate). Se

Dettagli

ELASTICITA. Elasticità dell arco in una curva di domanda:

ELASTICITA. Elasticità dell arco in una curva di domanda: ELASTICITA Elasticità dell arco in una curva di domanda: Δq / q E D = Δp / p ESERCIZIO Data la funzione di domanda p = - ½ q + 100, calcolare l elasticità per l arco BC, compreso tra i punti di coordinate:

Dettagli

ATTIVITÀ DI LABORATORIO PER LA CLASSE QUINTA CONTABILITÀ GESTIONALE CON IL FOGLIO EXCEL

ATTIVITÀ DI LABORATORIO PER LA CLASSE QUINTA CONTABILITÀ GESTIONALE CON IL FOGLIO EXCEL LABORATORIO 1 ATTIVITÀ DI LABORATORIO PER LA CLASSE QUINTA CONTABILITÀ GESTIONALE CON IL FOGLIO EXCEL di Lucia BARALE MATERIE: ECONOMIA AZIENDALE (Classe 5 a IT AFM-SIA-RIM; IP Servizi commerciali) L esercitazione

Dettagli

TEORIA della DUALITÀ. Una piccola introduzione. Ricerca Operativa. Prof. R. Tadei. Politecnico di Torino. Teoria della Dualità / 1.

TEORIA della DUALITÀ. Una piccola introduzione. Ricerca Operativa. Prof. R. Tadei. Politecnico di Torino. Teoria della Dualità / 1. Prof. R. adei EORIA della DUALIÀ Una piccola introduzione R. adei 1 R. adei 2 EORIA DELLA DUALIA' Il concetto di dualità fu introdotto nel 1947 da Von Neumann, anche se il teorema della dualità fu formulato

Dettagli

CONTABILITÀ GESTIONALE: METODI DI CALCOLO DEI COSTI

CONTABILITÀ GESTIONALE: METODI DI CALCOLO DEI COSTI Prova di verifica CONTABILITÀ GESTIONALE: METODI DI CALCOLO DEI COSTI di Rossana MANELLI ATTIVITÀ DIDATTICHE 1 MATERIE: ECONOMIA AZIENDALE (Classe 5 a IT Indirizzo AFM; Articolazione SIA; Articolazione

Dettagli

problemi di assegnazione

problemi di assegnazione problemi di assegnazione I problemi di assegnazione fanno parte dei problemi lineari. I problemi di assegnazione (o problemi di assegnamento) sono quei problemi di ricerca operativa in cui bisogna assegnare

Dettagli

Scenario Attuale: tipologie di imballaggio Primario: imballaggio che può costituisce l unità di vendita per l utente finale, o per il consumatore. È a

Scenario Attuale: tipologie di imballaggio Primario: imballaggio che può costituisce l unità di vendita per l utente finale, o per il consumatore. È a POLITECNICO DI TORINO Disegno industriale Packaging e conseguenze sull ambiente e sull economia Dott. Seminario EDEN: "Packaging eco-sostenibile" 20 settembre 2012 Centro Congressi Torino Incontra Via

Dettagli

PROVINCIA DI ANCONA 7 Settore Assetto del Territorio e Ambiente - Area Tutela dell Ambiente -

PROVINCIA DI ANCONA 7 Settore Assetto del Territorio e Ambiente - Area Tutela dell Ambiente - Piano Provinciale Gestione Rifiuti Pag. 191 P R O V I N C I A D I AN C O N A - A re a T u te la d e ll A mb ie n te - Piano Provinciale Gestione Rifiuti Pag. 192 9.2.2. Sistema attuale della organizzazione

Dettagli