Si richiedono le conoscenze delle tematiche relative agli insegnamenti di "MATEMATICA PER
L’INGEGNERIA I" e "MODELLAZIONE DEI SISTEMI INGEGNERISTICI".

L'obiettivo del corso è impartire allo studente conoscenze di base sia operative che metodologiche
inerenti la statistica e l’ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria industriale. Lo studente sarà
introdotto all'analisi dei dati, al ragionamento probabilistico, all'inferenza statistica e alla
simulazione, mostrando come l'uso di opportuni metodi statistici permetta di risolvere una varietà
di problemi concreti a partire dall'analisi dei dati. I contenuti inerenti l’ottimizzazione saranno
finalizzati a fornire i concetti sia di carattere modellistico che algoritmico inerenti i problemi
decisionali strutturati che un ingegnere del settore industriale tipicamente incontra nella fase di
progettazione e/o gestione di un sistema.

Conoscenze e comprensione. Il corso intende impartire allo studente conoscenze di base sia
operative che metodologiche inerenti la statistica e l'ottimizzazione nel contesto dell'ingegneria
industriale. Gli studenti devono possedere una solida preparazione con conoscenze di base relative
alle tecniche di analisi matematica e geometria, con riferimento al calcolo combinatorio ed al calcolo
matriciale.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione. Dopo il corso lo studente dovrebbe essere in
grado di:
 • Programmare con rigore statistico un'indagine campionaria e predisporre un semplice studio di
simulazione, analizzarne i risultati in chiave inferenziale e predisporre i relativi rapporti di sintesi.
 • Formulare un problema di decisione strutturato sotto forma di un modello matematico di
ottimizzazione ed individuare l’algoritmo risolutivo più adatto per determinarne la soluzione ottima.
Autonomia di giudizio. Gli studenti devono possedere la capacità di elaborare insiemi di dati più o
meno complessi, oltre che di modellare e risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria. Il corso
promuove l’autonomia di giudizio nella scelta appropriata della tecnica da utilizzare per analizzare i
dati, interpretarli in maniera critica e per modellare e risolvere problemi di ottimizzazione.
Abilità comunicative. Gli studenti devono essere in grado di comunicare in modo chiaro con un
pubblico eterogeneo, utilizzando gli strumenti metodologici acquisiti nell'ambito del corso, facendo
uso della terminologia più appropriata.
Capacità di apprendimento. Gli studenti devono acquisire la capacità critica di rapportarsi alle
problematiche tipiche dell'analisi statistica e dell'ottimizzazione. Devono essere in grado di
rielaborare e di applicare autonomamente le conoscenze e i metodi appresi in vista di un’eventuale
prosecuzione degli studi a livello superiore (laurea magistrale) o nella più ampia prospettiva di auto-
aggiornamento culturale e professionale dell'apprendimento permanente.

Lezioni frontali ed esercitazioni.

L’esame consiste in una prova scritta.

Disponibili sul portale https://studenti.unisalento.it/

Ricevimento studenti
Il docente riceve gli studenti, previo appuntamento via mail, in presenza (Corpo O, 2° piano) o su
piattaforma Teams.

Probabilità, statistica e simulazione. Istogrammi, media e deviazione standard. La distribuzione
normale. Correlazione e regressione. Variabili aleatorie. Modelli di variabili aleatorie. Generazione di
numeri pseudo-casuali. Svolgimento di esercizi sugli argomenti trattati.
Ottimizzazione. Formulazione di problemi di ottimizzazione come modelli matematici.
Programmazione lineare: il metodo del gradiente ed il metodo del simplesso. Programmazione
lineare intera: algoritmo di Branch & Bound. Elementi di programmazione non lineare. Svolgimento
di esercizi sugli argomenti trattati.

• F.S. Hillier e G.J. Lieberman, Ricerca Operativa, McGraw-Hill, 9/ed, 2010.
 • S.M. Ross, Probabilità e statistica per l’ingegneria e le scienze, Apogeo, 3/ed, 2015.
 • Appunti delle lezioni.