Cos'è ricerca operativa?

Ricerca Operativa (RO)

La Ricerca Operativa (RO) è una disciplina scientifica interdisciplinare che utilizza modelli matematici, statistici e computazionali per supportare il processo decisionale in problemi complessi. Si focalizza sull'identificazione della "soluzione ottima" (o almeno una soluzione migliorativa) rispetto a uno o più obiettivi, tenendo conto di vincoli e risorse limitate.

Aree Chiave:

Programmazione Lineare: Un metodo per ottimizzare una funzione obiettivo lineare soggetta a vincoli lineari. E' utilizzata in problemi di allocazione di risorse, pianificazione della produzione e gestione della supply chain.
Programmazione Non Lineare: Estende la programmazione lineare a casi in cui la funzione obiettivo o i vincoli non sono lineari.
Programmazione Intera: Si concentra su problemi in cui alcune o tutte le variabili decisionali devono assumere valori interi. Importante in problemi come la localizzazione di impianti e la gestione di progetti.
Teoria delle Code: Analizza i sistemi di attesa (code) per comprendere e ottimizzare le prestazioni, ad esempio tempi di attesa e lunghezza delle code.
Teoria dei Grafi: Utilizzata per modellare e analizzare relazioni tra oggetti, ad esempio reti di trasporto, reti di comunicazione e project management.
Simulazione: Crea modelli computerizzati di sistemi reali per simulare il loro comportamento e valutare diverse strategie. Utile quando i problemi sono troppo complessi per essere risolti analiticamente.
Ottimizzazione Combinatoria: Si occupa di problemi in cui l'obiettivo è trovare la migliore soluzione tra un insieme finito (ma spesso molto grande) di possibili soluzioni. Esempi includono il problema del commesso viaggiatore e il problema dello zaino.
Processi Stocastici: Modellano sistemi che evolvono nel tempo in modo casuale, tenendo conto dell'incertezza.

Fasi di un progetto di Ricerca Operativa:

Definizione del Problema: Identificare chiaramente il problema decisionale e gli obiettivi.
Costruzione del Modello: Formulare un modello matematico che rappresenti il problema, inclusi variabili decisionali, funzione obiettivo e vincoli.
Risoluzione del Modello: Utilizzare algoritmi e software per trovare la soluzione ottima (o una buona approssimazione).
Validazione del Modello: Verificare che il modello sia accurato e affidabile.
Implementazione della Soluzione: Mettere in pratica la soluzione e monitorarne i risultati.

Applicazioni:

La RO è applicata in una vasta gamma di settori, tra cui: