UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013

Documenti analoghi
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 20 giugno 2014

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 13 giugno 2011

Esercizio 1. Esercizio 2

Esercizio 1. min. Esercizio 2. Esercizio 3

A-2 a PI UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 19 giugno 2015

Esame di Ricerca Operativa del 11/07/2016

Esame di Ricerca Operativa del 09/02/2016

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

Esame di Ricerca Operativa del 07/09/2016

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Collegio Didattico in Ingegneria Informatica corso di Ricerca operativa 2. Esercizi sul problema dell assegnamento

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015

Esame di Ricerca Operativa del 03/09/2015

Esame di Ricerca Operativa del 16/06/2015

Esame di Ricerca Operativa del 06/02/17

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 15 giugno 2012

Ottimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33

Domini di funzioni di due variabili. Determinare i domini delle seguenti funzioni di due variabili (le soluzioni sono alla fine del fascicolo):

Progettazione di Algoritmi

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva

3 CENNI DI TEORIA DELLA COMPLESSITA COMPUTAZIONALE. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

Flusso a Costo Minimo

x 1 x 2 x 3 x 5 La base iniziale è B 0 = I e risulta x B 0 = , x N 0 = Iterazione 0. Calcolo dei costi ridotti. γ 0 = c N 0 (N 0 ) T c B 0 =

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Primo Modulo di Ricerca Operativa 20 Aprile 2001

AMPL Problemi su Reti

Prova Scritta di Ricerca Operativa

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA APPELLO DEL 08/01/04

Grafi (orientati): cammini minimi

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015

Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi

Introduzione ai grafi

Processi di cost management - Programmazione multiperiodale

Appunti del corso di Informatica 1 (IN110 Fondamenti) 7 Grafi e alberi: introduzione

11.4 Chiusura transitiva

Esame di Ricerca Operativa del 08/01/13. Esercizio 1. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare:

Claudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I

Algoritmi e Strutture Dati

2.3 Cammini ottimi. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

Il valore di flusso che si ottiene è

i completi l'esecuzione dell'algoritmo di programmazione dinamica per questo problema restituendo il valore ottimo e una soluzione ottima del problema

4c. Esercizi sul livello di Rete Instradamento in Internet

Grafi e reti di flusso

età (anni) manutenzione (keuro) ricavato (keuro)

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. max 5 2x 1 + 3x 2 x 3 = 2 + x 1 5x 2 x 4 = 5 + x 2. x 5 = 1 + x 1 x 2

Esercizio Segnalazioni di disapprovazione. Esercizio 2

Il problema del commesso viaggiatore

COMPITO DI RICERCA OPERATIVA. (5 punti) Sia dato il seguente problema di PL: min x 1 + x 2 x 1 + x 2 3 x 1 + x 2 2 2x 1 + x 2 3.

Problemi di flusso a costo minimo

Ad ogni arco (i,j) del grafo e' associato un valore intero c(i,j) detto capacita' dell'arco

2.3.3 Cammini ottimi nei grafi senza circuiti

Algoritmi e strutture dati

Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente

Progettazione di Algoritmi

Ottimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 2007/08)

Fondamenti di Internet e Reti

Algoritmo basato su cancellazione di cicli

Esercizio 1. Esercizio 2

Alberi di copertura. Mauro Passacantando. Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo 3, Pisa

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo

Esercitazione 6 Ancora sul Network Flow

Possibile applicazione

Problemi, istanze, soluzioni

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

Progettazione di Algoritmi

Algoritmi e Strutture di Dati (3 a Ed.) Algoritmo dei tre indiani. Alan Bertossi, Alberto Montresor

Fondamenti di Ricerca Operativa TA Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Esercizi Modellazione

Esercizio 1. Esercizio 2

GRAFI. Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi!

Analisi interazione domanda/offerta: modelli di assegnazione

Problema del trasporto

Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo

Problemi di Flusso: Il modello del Trasporto

Luigi Piroddi

Programmazione Lineare: problema del trasporto Ing. Valerio Lacagnina

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA

Problema del cammino minimo

Corso di Perfezionamento

Analisi interazione domanda/offerta: modelli di assegnazione

Introduzione. Il routing permette la comunicazione tra due nodi differenti anche se non sono collegati direttamente

Problemi di Flusso e Applicazioni

Cammini minimi. Definizioni. Distanza fra vertici. Proprietà dei cammini minimi. Algoritmi e Strutture Dati

Certificati dei problemi in NP

Introduzione ai Problemi di Flusso su Reti

Appunti lezione Capitolo 15 Ricerca locale

Cammini minimi in grafi:

Algoritmo di Dijkstra

RICERCA OPERATIVA (a.a. 2015/16) Nome: Cognome: Matricola:

Ottimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione 1: calcolo degli schedule ottimi

RICERCA OPERATIVA. Tema d esame del 04/03/2008 (Simulazione)

Cammini minimi fra tutte le coppie

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva

T 1 =1. n 4 n log n. T n =3 T. Esercizio 1 (6 punti) A.A Esame di Algoritmi e strutture dati 18 luglio 2008

FLUSSI SU RETI. Una piccola introduzione. Ricerca Operativa. Prof. R. Tadei. Politecnico di Torino. Flussi su Reti / 1.

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BERGAMO

Progettazione di Algoritmi

Luigi Piroddi

Transcript:

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia 7 giugno 0 Nome: Cognome: Matricola: Orale /06/0 ore aula N Orale 0/07/0 ore aula N Esercizio Si è rotto un aereo che doveva trasportare un elevato numero di persone dalla città alla città. Si rende quindi necessario utilizzare i posti disponibili in altri voli di linea per trasportare il massimo numero possibile di passeggeri da a utilizzando percorsi alternativi. In tabella è riportato un elenco di voli di linea tra coppie di città (da, a), ogni città è indicata con un numero da a. Per ogni volo è riportato il numero di posti disponibili. Si assuma che per ciascuna città il volo in partenza sia sempre successivo al volo in arrivo, e con sufficiente anticipo perché un passeggero in arrivo possa sempre ripartire con uno dei voli in partenza. voli,,,,, 6, 7, 7,,, 6, 6, 7, 7, 7, posti 9 0 0 7 6 6. Calcolare il massimo numero di passeggeri che può raggiungere la città a partire dalla città utilizzando un opportuno algoritmo appreso durante il corso.. Dimostrare l ottimalità della soluzione trovata utilizzando una tecnica appresa durante il corso.. Illustrare la strategia adottata per risolvere il problema.. Il problema può essere formulato come problema di massimo flusso. I nodi del grafo sono le città, gli archi sono associati ai voli disponibili e le capacità degli archi ai posti disponibili su ciascun volo. Per risolvere il problema possiamo quindi utilizzare l algoritmo di Ford e Fulkerson.. La ricerca dei cammini aumentanti al primo passo genera l albero dei cammini in figura, è quindi possibile aumentare di unità il flusso da a. 7 La successiva ricerca di un cammino aumentante porta all albero in figura, è quindi possibile aumentare di unità il flusso da a. La successiva ricerca di un cammino aumentante porta all albero in figura, non è quindi possibile aumentare ulteriormente il flusso da a. Il flusso ottenuto è quindi di 6 unità

E quindi determinato il taglio S={,,,,6} con N\S={,7,}. La capacità del taglio e il flusso ottenuto sono riportati in tabella. La capacità del taglio è quindi pari a 6 unità. archi,,,,, 6, 7, 7,,, 6, 6, 7, 7, 7, flussi capacità 9 0 0 7 6 6 capacità taglio. Poiché abbiamo ottenuto un flusso ammissibile pari alla capacità di un taglio, è dimostrata l ottimalità della soluzione trovata. Esercizio Data la matrice di incidenza nodi/archi di un grafo non orientato in tabella: a b c d e f g h i j k l m n o 6 7 9 0 Pesi 6. Costruire la matrice di adiacenza del grafo.. Costruire un albero ricoprente di peso minimo tramite l algoritmo di Prim-Dijkstra. Indicare in quale ordine vengono aggiunti gli archi all albero.. Partendo dal grafo in tabella, come varia la soluzione ottima se l arco (, ) ha peso?. Partendo dal grafo in tabella, come varia la soluzione ottima se l arco (6, ) ha peso? Per i punti e, usare le condizioni di ottimalità sui cammini (o sui cicli) per ricalcolare la nuova soluzione ottima, senza eseguire nuovamente l algoritmo.. La matrice di adiacenza è la seguente: 6 7 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

. l albero ricoprente di peso minimo ottenuto tramite l algoritmo di Prim-Dijkstra a partire dal nodo è il seguente. Gli archi vengono aggiunti nell ordine:. Se l arco (, ) ha peso (cioè diminuisce) si può utilizzare la condizione di ottimalità sui cammini (o sui cicli) per ricalcolare la nuova soluzione ottima, senza eseguire nuovamente l algoritmo. Basta aggiungere l arco all albero causando un ciclo (fondamentale). Poiché esiste una soluzione ottima che non utilizza l arco di peso massimo del ciclo si può eliminare quest arco otenendo nuovamente un albero ricoprente di peso minimo. Nel caso si può eliminare l arco (,) oppure l arco (,), entrambi di peso.. Se l arco (6,) ha peso (cioè aumenta), con lo stesso approccio del punto precedente si ottiene che l arco da eliminare dal ciclo è proprio (6,), ovvero al soluzione ottima non cambia. Domanda Descrivere la sensibilità del valore ottimo della funzione obiettivo, in un problema di PL, alle variazioni dei termini noti e alle variazioni dei costi delle variabili fuori base. Dimostrare i risultati descritti. Illustrare l interpretazione economica del duale nella PL.

B UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia 7 giugno 0 Nome: Cognome: Matricola: Orale /06/0 ore aula N Orale 0/07/0 ore aula N Esercizio Tizio, Caio e Sempronio si sfidano in una gara di velocità: vince chi raggiunge per primo la città. Tizio correrà a piedi a partire dalla città, Caio correrà in bicicletta a partire dalla città e Sempronio correrà in motorino a partire dalla città 6. Tutti e tre partiranno contemporaneamente e potranno utilizzare solo i collegamenti ammissibili (unidirezionali) tra le città della regione rappresentati dagli archi orientati in tabella. In tabella è riportata anche la distanza in miglia per ogni arco. Sapendo che Tizio corre a 0 miglia/h, Caio a 0 miglia/h e Sempronio a 0 miglia/h, si vuole determinare il vincitore della gara. Archi,,,,, 7, 7,,, 6, 6, 6, 7, 7, 7, Distanze 9 0 0 7 6 6. Per ciascun partecipante alla gara, e utilizzando un opportuno algoritmo appreso nel corso, calcolare il percorso più breve per raggiungere la città dalla rispettiva città di partenza, e in base a questo calcolo determinare il vincitore della gara.. Illustrare la strategia di soluzione adottata per risolvere il problema.. Il problema può essere formulato come problema di cammino minimo. I nodi del grafo sono le città, gli archi sono associati ai i collegamenti ammissibili e i pesi degli archi alla lunghezza del collegamento. Noti i percorsi più brevi e le velocità di ciascuno è possibile calcolare il tempo di percorrenza. Per evitare di ripetere tre volte il calcolo delle distanze (da a, da a e da 6 a ) si può calcolare l albero dei cammini minimi dal nodo sul grafo con tutti gli archi inversi rispetto alla tabella, che si può calcolare applicando una sola volta l algoritmo di Dijkstra. Il grafo su cui operare è il seguente: Archi,,,, 7, 7,,,,,6,6,6,7,7,7 Distanze 9 0 0 7 6 6. Si ottiene l albero dei cammini minimi in figura. 6 7 0 6 Quindi il cammino minimo da a nel grafo originale è, di peso 7; il cammino minimo da a nel grafo originale è 7, di peso 0; infine il cammino minimo da 6 a nel grafo originale è 6 7, di peso. I tempi di percorrenza sono di 0,7 ore per Tizio e 0, per Caio e Sempronio, che quindi arrivano contemporaneamente a destinazione e sono vincitori ex aequo.

Esercizio In tabella sono riportati gli archi di una rete di flusso composta da 7 nodi 7. Per ogni arco è riportato un flusso iniziale e il valore della sua capacità massima. In particolare, è il nodo sorgente e 7 è il nodo pozzo. Archi,,,,,, 7, 6,,, 6, 7 6, 6, 7 7, Flussi 0 0 0 0 0 0 0 Capacità 6 7. Partendo dai dati in tabella, determinare se il flusso iniziale dal nodo al nodo 7 è ammissibile. Se lo è, mostrare il flusso iniziale e determinare una soluzione ottima al problema del massimo flusso utilizzando l algoritmo di Ford e Fulkerson. Se non lo è, scaricare il flusso iniziale e risolvere il problema del massimo flusso utilizzando l algoritmo di Ford e Fulkerson.. Individuare un taglio di capacità minima tra i nodi e 7. Evidenziare il taglio ottimo trovato.. Partendo dalla soluzione ottima trovata al punto, si determini il nuovo flusso massimo se la capacità dell arco (, ) è incrementata di unità.. Il flusso iniziale è ammissibile e di valore iniziale (uscente da ed entrante in 7). La ricerca di cammini aumentanti porta a selezionare i cammini: 7 flusso aumentante, flusso totale corrente. 7 flusso aumentante, flusso totale corrente. 6 7 flusso aumentante, flusso totale corrente 9. 7 flusso aumentante, flusso totale corrente 0. 6 7 flusso aumentante, flusso totale corrente. 6 7 flusso aumentante, flusso totale corrente. La ricerca di ulteriori cammini aumentanti termina con l albero E quindi determinato il taglio S={,,,} con N\S={,6,7}. La capacità del taglio è pari a, ottenuta sommando le capacità degli archi diretti del taglio (,7), (,), (,6) (,6), (,6), quindi pari al massimo flusso. Domanda Definire il problema di Flusso di costo minimo, illustrare un algoritmo noto per risolverlo e dimostrare che una base della matrice dei coefficienti del problema in forma standard corrisponde a un albero ricoprente della rete di flusso.