Metodi e Modelli per il Supporto alle Decisioni 1 Massimo Paolucci (paolucci@dist.unige.it) 010-353 2996 DIST Università di Genova Obiettivi del corso 2 Fornire capacità analitiche per affrontare problemi decisionali di natura gestionale Studiare il problema del supporto decisionale attraverso lo studio di Modelli decisionali Metodi che utilizzano tali modelli Esempi e casi applicativi I modelli considerati sono di tipo quantitativo L oggetto generale del corso è quindi il processo di Decision Making e l obiettivo è fornire strumenti formali con cui supportalo 1
Argomenti 3 Programma del corso Ottimizzazione lineare continua: dualità e analisi di post-ottimalità, metodi ed interpretazione economica Modelli di Mixed Integer Programming (pianificazione, location, scheduling) Modelli per la logistica: Vehicle Routing Problem (VRP) Metodi metaeuristici per la soluzione di problemi combinatorici Teoria delle Decisioni (Modelli stocastici) Project Management (PERT-CPM) Cenni a Modelli Multicriterio (Multicriteria Decision Making) (se resterà tempo) Altre informazioni 4 Prerequisiti Concetti base del corsi di informatica e ricerca operativa Modalità d esame Sviluppo di un progetto Prova orale Materiale didattico Lucidi del corso (PDF) disponibili sul sito http://www.discovery.dist.unige.it/paolucci/mmsdls.html 2
Altre informazioni 5 Riferimenti bibliografici C. Vercellis: Modelli e decisioni, Progetto Leonardo, 1997. F. S. Hillier, G. J. Lieberman, Ricerca Operativa, McGraw-Hill, 8 edizione, 2006. G. Ghiani, R. Musmanno, Modelli e metodi per l'organizzazione dei sistemi logistici, Pitagora Edistrice Bologna,2000. C.H. Papadimitrou, K. Steiglitz, Combinatorial Optimization, Dover Publ., 1988. P. Serafini, Ottimizzazione, Zanichelli, 2000. R.C. Walker, Introduction to Mathematical programming, Prentice Hall., 1999. G.M. Marakas, Decision Support Systems in the 21st century, Prentice Hall., 1999. Elementi del processo decisionale 6 Decisione = Scelta tra soluzioni alternative ad un problema Mondo simbolico Modello Analista Analisi Risultati Astrazione Decision Maker Interpretazione Mondo reale Situazione Decisionale Intuizione Decisione 3
Elementi del processo decisionale Modello un astrazione del problema reale sufficiente a fornire indicazioni circa le reali soluzioni (decisioni) adottabili e le loro conseguenze Analista responsabile della definizione del modello e del suo utilizzo (applicazione di metodi) provvede a preparare i risultati in una forma facilmente interpretabile da parte del DM DM responsabile della decisione supervisiona fornendo requisiti e giudizi il processo di modeling e di analisi dei risultati interpreta i risultati Analista e DM sono generalmente ruoli distinti 7 Perchè usare un modello 8 Vantaggi dell utilizzo di modelli nel decision making Stimolano i DM a rendere espliciti i loro obiettivi Forzano a identificare i tipi di decisioni che influenzano gli obiettivi Obbligano a valutare le variabili in gioco ed a quantificarle Forzano a identificare le informazioni necessarie alla quantificazione delle variabili ed alle loro interazioni Richiedono la valutazione dei vincoli che limitano i valori assumibili dalle variabili Permettono l analisi di scenari alternativi (What-If) Permettono una comunicazione e comprensione più semplice delle idee e facilitano il lavoro di gruppo 4
Classi di modelli 9 Classi di modelli Deterministici vs Stocastici Lineari vs Non lineari Singolo criterio o Multicriterio Variabili Esogene Decisioni Parametri Modello Prestazioni Conseguenze Variabili Endogene Modello: astrazione della realtà Metodi: algoritmi e strategie per scegliere quali valori imporre alle variabili decisionali in modo da ottenere prestazioni accettabili (ottime) Classi di decisioni Classi di decisioni in funzione del loro scope temporale (esempi nel settore della logistica) Decisioni strategiche Lungo periodo (pluriennale), relative alla definizione del sistema (azienda) e all acquisizione di risorse che richiedono grandi investimenti (es. localizzazione di centri logistici, acquisizione di nuovi veicoli, definizione della rete di distribuzione) Decisioni tattiche Medio periodo (annuali, stagionali, mensili), uso delle risorse disponibili (es. allocazione della domanda e/o veicoli a nodi logistici, gestione delle scorte) Decisioni operative Breve periodo, definizioni dei piani di lavoro settimanali o quotidiani (es. approvvigionamento, scheduling attività, scheduling delle consegne) 10 5
I Decision Support System (DSS) Possibile definizione 11 Un DSS è un sistema che opera sotto il controllo di uno o più decisori assistendoli nella loro attività decisionale, fornendo un insieme organizzato di strumenti con cui è possibile definire un modello (struttura) ad una parte del problema decisionale, permettendo di migliorare l efficacia complessiva della decisione. Applicazioni nei settori più diversi Industria, servizi, finanza, ambiente, trasporti,... Strumenti specifici (riferiti ad un particolare contesto, di difficile generalizzazione) 6