In the last years, due to technological progress, optimization methods based on mathematical programming and heuristic algorithms have consistently improved their efficiency. It is now possible to obtain, in a large variety of problems, optimal or sub-optimal solutions in acceptable computational time. Emerging trends, driven by Industry 4.0 and Big Data revolutions, are pushing to combine optimization, at its purest mathematical level, with data science and decision support systems. The research conducted in this PhD thesis investigates the creation of decision support systems for the selection of optimal or sub-optimal solutions to optimize distributes services. The research presents the use of mathematical models and heuristic techniques to solve issues related to relevant problems, such as Personnel Scheduling and Vehicle Routing. The addressed case studies are derived from real business cases from Coopservice scpa, a large provider of services in relevant sectors, including healthcare and industry.
Negli ultimi anni, grazie al progresso tecnologico, i metodi di ottimizzazione basati sulla programmazione matematica e sugli algoritmi euristici hanno costantemente migliorato la loro efficienza. È ora possibile ottenere, in una grande varietà di problemi, soluzioni ottimali o sub-ottimali in tempi computazionali accettabili. Le tendenze emergenti, guidate dalle rivoluzioni dell'Industria 4.0 e dei Big Data, spingono a combinare l'ottimizzazione, al suo livello matematico più puro, con la data Science e i sistemi di supporto alle decisioni. La ricerca condotta in questa tesi di dottorato indaga la creazione di sistemi di supporto alle decisioni per la selezione e creazione di soluzioni ottimali o sub-ottimali per ottimizzare i servizi erogati. La ricerca presenta l'uso di modelli matematici e tecniche euristiche per risolvere questioni relative a problemi rilevanti, come la pianificazione del personale e i percorsi dei veicoli. I casi di studio affrontati derivano da casi aziendali reali di Coopservice scpa, un grande fornitore di servizi che opera in mercati pubblici e privati, tra cui la sanità e l'industria.
Progettazione e sviluppo di metodi di ottimizzazione per il supporto alle decisioni in sistemi logistici distribuiti
ZUCCHI, GIORGIO
2023
Abstract
In the last years, due to technological progress, optimization methods based on mathematical programming and heuristic algorithms have consistently improved their efficiency. It is now possible to obtain, in a large variety of problems, optimal or sub-optimal solutions in acceptable computational time. Emerging trends, driven by Industry 4.0 and Big Data revolutions, are pushing to combine optimization, at its purest mathematical level, with data science and decision support systems. The research conducted in this PhD thesis investigates the creation of decision support systems for the selection of optimal or sub-optimal solutions to optimize distributes services. The research presents the use of mathematical models and heuristic techniques to solve issues related to relevant problems, such as Personnel Scheduling and Vehicle Routing. The addressed case studies are derived from real business cases from Coopservice scpa, a large provider of services in relevant sectors, including healthcare and industry.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/78909
URN:NBN:IT:UNIMORE-78909