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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2020/2021
Scuola Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale
Insegnamento 054181 - MODELLISTICA E SIMULAZIONE
Docente Guariso Giorgio
Cfu 8.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare
Didattica innovativa L'insegnamento prevede  1.0  CFU erogati con Didattica Innovativa come segue:
  • Blended Learning & Flipped Classroom

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing - Civ (1 liv.)(ord. 270) - MI (346) INGEGNERIA PER L'AMBIENTE E IL TERRITORIO*AZZZZ054181 - MODELLISTICA E SIMULAZIONE
Ing - Civ (Mag.)(ord. 270) - MI (488) INGEGNERIA CIVILE - CIVIL ENGINEERING*AZZZZ099236 - MODELLISTICA E SIMULAZIONE
054181 - MODELLISTICA E SIMULAZIONE

Obiettivi dell'insegnamento

Scopo del corso è mettere gli studenti in grado di formulare in termini matematici (e quindi ripetibili, comunicabili, modificabili) problematiche dell'ambiente e del territorio che richiedano interventi da parte di un ingegnere.

I modelli che gli studenti devono imparare a utilizzare sono di due grandi tipologie: 
- descrittivi: in cui l'intervento è spesso rappresentato da uno o più parametri e il modello è descritto da equazioni algebriche ricorsive o differenziali.
- decisionali: in cui l'intervento è rappresentato da un insieme di variabili che compaiono esplicitamente nel modello e sono ottimizzate da una procedura di calcolo automatica, in base ad uno o più obiettivi.

 

 


Risultati di apprendimento attesi

L'insegnamento intende sviluppare negli studenti:

- conoscenze e capacità di comprensione che consentono di elaborare e/o applicare modelli descrittivi e decisionali con idee originali nel contesto dei problemi ambientali e territoriali;

- la capacità di applicare le loro conoscenze nel risolvere problemi anche diversi da quelli presentati nel corso, specialmente tenendo conto del contesto generale, al di là dei limiti del proprio settore di studio;

- la capacità di integrare ed estendere le conoscenze acquisite e gestire la complessità dei reali problemi ambientali e territoriali, nonché di formulare giudizi sulla base di informazioni limitate o incerte, come sono tipicamente quelle ambientali, includendo una riflessione sulle responsabilità sociali ed etiche che qualunque intervento in campo ambientale comporta.


Argomenti trattati

1. Introduzione al corso e sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni: Si mostrano alcuni esempi di problemi reali che sono poi approfonditi nei vari capitoli del corso, applicandoli a contesti diversi.

2. Modelli dinamici (continui e discreti nel tempo) per simulare e prevedere grandezze ambientali: Si riprendono brevemente le definizioni di equilibrio e stabilità di questi sistemi. Si analizzano i più comuni algoritmi per la simulazione e come si procede per adattare i modelli ai dati effettivamente misurati (taratura). 

3. Sistemi dinamici lineari: Si valuta il loro comportamento in risposta a ingressi approssimabili con un impulso e ad ingressi periodici, nonché la possibilità di descriverli nella forma ARMA. Si illustrano poi altre proprietà strutturali dei modelli lineari (raggiungibilità e osservabilità) per capire come possano essere progettati dei sistemi di gestione. 

4. Sistemi dinamici non lineari: Si studiano i possibili comportamenti di sistemi non lineari in presenza di variazioni parametriche, accennando alla teoria delle catastrofi. Si mostrano, via simulazione, esempi di comportamenti caotici e di strani attrattori.

5. Modelli decisionali: Sono descritti i principali tipi di modelli decisionali, analizzando in particolare la loro struttura in termini di variabili di decsione, obiettivi e vincoli. Si esemplificano algoritmi di soluzione di tipo generale e strutture specifiche del problema (ambiente incerto, molti obiettivi, molti decisori).

6. Programmazione lineare: Si mostra come formulare problemi di programmazione lineare, quali siano le loro caratteristiche (variabili di slack, prezzi ombra) e come possono essere risolti col metodo del simplesso.

7. Problemi su rete: Vengono introdotti alcuni algoritmi utili per la soluzione di problemi di ottimizzazione su reti (idriche, di traffico,…). In particolare si mostra come risolvere problemi di cammino minimo, di PERT, di albero minimo, di massimo flusso e di assegnamento.

8. Modelli di gestione: Si mostra come i problemi di gestione di sistemi ambientali possano essere formulati come problemi di ottimizzazione del comportamento di un sistema dinamico. Si illustra una metodologia di soluzione basata sull'introduzione di una formula analitica per la politica di gestione e su simulazioni ripetute per l'ottimizzazione dei relativi parametri.

 

Esercitazioni e laboratorio informatico

Le esercitazioni prevedono lo studio e la soluzione di semplici esempi numerici, mentre nel laboratorio informatico viene mostrato come si può ottenere la soluzione di casi realistici, implementando gli algoritmi illustrati nel corso attraverso un normale foglio di calcolo.


Prerequisiti

Nozioni di algebra lineare e di equazioni differenziali sono importanti per la comprensione degli argomenti del corso.


Modalità di valutazione

Il corso prevede due prove scritte in itinere costituite dalla soluzione di esercizi numerici, in cui è richiesta la formulazione e la soluzione di modelli, e dalla risposta a brevi domande aperte. Il voto finale è la media di quelli ottenuti nelle due prove.

Per il corso da 8 CFU è richiesta anche l'impostazione di un problema su un foglio di calcolo.

L'esame può essere superato nei normali appelli con prove dello stesso tipo, anche svolgendo le due parti in tempi diversi e può essere ripetuto per migliorare il voto. Solo la valutazione dell'ultima prova è utilizzata nella media finale.

Una parte del corso, pari a 1 CFU, sarà svolta attraverso un laboratorio interdisciplinare, con il corso di Ecologia, in cui gli studenti, lavorando a gruppi, dovranno analizzare i dati reali della popolazione mondiale e formulare mediante un modello della dinamica della popolazione delle previsioni per gli anni 2050 e 2100. 


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaDispense del corso home.deib.polimi.it/guariso
Note:

Sono disponibili sullo stesso sito anche i video delle lezioni, esercizi risolti, studi di caso, programmi di calcolo e temi d'esame.

Risorsa bibliografica obbligatoriaG. Guariso, E. Weber, Modellistica e simulazione. Esercizi svolti e laboratorio in Excel., Editore: Soc. Editrice Esculapio, Bologna, Anno edizione: 2015, ISBN: 978-88-7488-941-9 http://www.editrice-esculapio.com/guariso-weber-modellistica-e-simulazione
Risorsa bibliografica facoltativaD. G. Luenberger, Introduction to Dynamical Systems, Editore: John Wiley, Anno edizione: 1979, ISBN: 0-471-02594-1
Note:

Disponibile in biblioteca

Risorsa bibliografica facoltativaAstrom, Murray, Feedback Systems, Editore: Princeton Univ. Press, Anno edizione: 2008, ISBN: 978-0-691-13576-2 home.deib.polimi.it/guariso
Note:

Testo disponibile gratuitamente in rete che copre bene una parte del corso, pur mancando di esempi tipicamente ambientali.


Forme didattiche
Tipo Forma Didattica Ore di attività svolte in aula
(hh:mm)
Ore di studio autonome
(hh:mm)
Lezione
40:00
60:00
Esercitazione
28:00
42:00
Laboratorio Informatico
12:00
18:00
Laboratorio Sperimentale
0:00
0:00
Laboratorio Di Progetto
0:00
0:00
Totale 80:00 120:00

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese

Note Docente
schedaincarico v. 1.6.5 / 1.6.5
Area Servizi ICT
17/05/2021