Metodi e Modelli per il Supporto alle Decisioni 1

Metodi e Modelli per il
Supporto alle Decisioni 1
Massimo Paolucci
([email protected])
010-353 2996
DIST – Università di Genova
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Obiettivi del corso
‰Fornire capacità analitiche per affrontare problemi
decisionali di natura gestionale
• Studiare il problema del supporto decisionale attraverso
lo studio di
ƒ Modelli decisionali
ƒ Metodi che utilizzano tali modelli
ƒ 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
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Argomenti
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‰ 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
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‰ 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
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Altre informazioni
‰ 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
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Decisione = Scelta tra soluzioni alternative ad un problema
Mondo simbolico
Analista
Analisi
Risultati
Decision Maker
Situazione
Decisionale
Intuizione
Interpretazione
Astrazione
Modello
Decisione
Mondo reale
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Elementi del processo decisionale
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‰ 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
Perchè usare un modello
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‰ 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
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Classi di modelli
‰Classi di modelli
• Deterministici vs Stocastici
• Lineari vs Non lineari
Decisioni
Parametri
Modello
Prestazioni
Conseguenze
Variabili
Endogene
Variabili
Esogene
• Singolo criterio o Multicriterio
• Modello: astrazione della realtà
• Metodi: algoritmi e strategie per scegliere quali valori imporre
alle variabili decisionali in modo da ottenere prestazioni
accettabili (ottime)
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Classi di decisioni
‰ Classi di decisioni in funzione del loro scope temporale
(esempi nel settore della logistica)
• Decisioni strategiche
ƒ 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
ƒ Medio periodo (annuali, stagionali, mensili), uso delle risorse
disponibili (es. allocazione della domanda e/o veicoli a nodi
logistici, gestione delle scorte)
• Decisioni operative
ƒ Breve periodo, definizioni dei piani di lavoro settimanali o
quotidiani (es. approvvigionamento, scheduling attività,
scheduling delle consegne)
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I Decision Support System (DSS)
‰Possibile definizione
“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)
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