Il Tutorial in linea di MPL è stato specificatamente pensato per insegnare modelli di ottimizzazione che, al momento, vengono applicati in tutto il mondo. Troverete incluso un corso completo, principalmente di MPL, con tutti gli strumenti di supporto necessari per insegnare modelli di ottimizzazione direttamente attraverso Internet. Questo include una versione GRATIS per gli studenti (300 vincoli e variabili) di MPL per Windows con il solver CPLEX e una libreria base OptiMax, disponibile da scaricare nel Web-site di Maximal Software.
Questo tutorial comprende diverse sessioni, ciascuna delle quali introduce vari e nuovi concetti in graduali livelli di difficoltà. Ogni sessione comincia con una discussione generale circa il tema che verrà affrontato, seguita da una spiegazione dei nuovi concetti che sono stati introdotti. Viene, poi, una descrizione del problema che è stato teorizzato, seguita da una completa spiegazione del modello. Il modello può essere sia nuovo, sia una modificazione di quello enunciato nella sessione precedente. Troverete, successivamente, una descrizione del processo coinvolto nell'introduzione del modello, e, in conclusione, il modello viene risolto ed analizzato. Alla fine di questo tutorial, avrete una buona conoscenza di come lavorare con MPL, e saprete come elaborare modelli di ottimizzazione.
Di proposito, non siamo andati molto in profondità nella teoria della programmazione lineare, e nei metodi matematici. Quest'area è già affrontata, in maniera eccellente, nei libri di testo attualmente disponibili, e discutere di questo non avrebbe aggiunto nulla di nuovo. In fatti, ci avrebbe solo impedito di raggiungere il nostro scopo principale, che è quello di insegnare modelli di ottimizzazione attraverso la formulazione di reali modelli di LP.
i concetti che sono affrontati in questo tutorial sono essenziali per modelli pratici di ottimizzazione, incluso: uso di vettori e indici; separazione di dati dal modello; speciali tipi di vincoli, come vincoli d'equilibrio; e vari problemi di gestione di dati, come la differenza tra l'uso di dati di sparsità e densità.
Il Sistema di Modelli di MPL ha un avanzato ambiente integrato di modellazione, che permette all'utente di formulare e risolvere velocemente modelli. In questo sistema è il Linguaggio di Modellazione di MPL che ha un linguaggio algebrico di totale importanza per modelli di formulazione di ottimizzazione. Crediamo decisamente che MPL possieda alcune features che la rendono scelta ideale per insegnare modelli di ottimizzazione, come una semplice interfaccia grafica utente, una sintassi diretta e semplice da imparare, e potenti capacità di gestione di dati.
Questo tutorial può essere usato sia come un corso di modellazione a sè stante, o un supplemento per libri di testo standard in Ricerca Operativa e Programmazione Lineare.
Negli ultimi anni il campo dei software di ottimizzazione si è sviluppato enormemente. Modelli con decine di migliaia di vincoli, che venivano considerati molto difficili solo pochi anni fa sono ora considerati semplici da risolvere su un personal computer..
Al giorno d'oggi i solvers in commercio, come CPLEX, possono essere visualizzati come una scatola nera in cui l'utente può eseguire modelli in larga scala, con centinaia di migliaia di variabili, ed essere ragionevolmente certi che il pacchetto produrrà una soluzione, senza un' interazione speciale da parte dell' utente.
La misura dei problemi, di cui le società si stanno occupando, è aumentato e la velocità dei pacchetti dell' ottimizzazione in commercio è salito drasticamente per soddisfare questa richiesta. Questo significa che gli utenti hanno bisogno di strumenti più avanzati per collezionare e gestire i dati, formulare il modello e fornirlo al solver. Questa è la maniera in cui un sistema di modellazione, come MPL, può diventare molto efficace.
Con l'importanza crescente dei modelli di ottimizzazione nel mondo del business, i software di cui, al giorno d'oggi, gli studenti hanno bisogno per imparare è differente da alcuni anni fa. Quando le misure dei problemi erano piccole, ed i pacchetti dei software di ottimizzazione non erano molto sviluppati, la conoscenza profonda dei metodi risolutivi , come l' algoritmo del Simplesso, era necessaria per eseguire progetti di ottimizzazione. Al giorno d'oggi, l'esperienza e la comprensione dei software coinvolti nel processo di modellazione, è molto più importante che lo studio del funzionamento interno dei metodi di soluzione. Al fine di raggiungere quell'obiettivo, questo tutorial è stato progettato per dare agli studenti l'opportunità d'imparare un software che è stato usato da un largo numero di persone nel mondo.
Una delle ragioni, per cui istruttori di O.R. non sono stati capaci di assegnare, ai loro studenti, modelli più ampi , che assomigliano a modelli "reali", è la disponibilità di un software limitato. Molti libri di testo, al giorno d'oggi, per quanto riguarda la programmazione lineare e l'ottimizzazione, insegnano,principalmente, agli studenti, metodi, algoritmi, e formulazioni di modelli di dimensioni ridotte, che tipicamente coinvolgono meno di dieci variabili e limiti. Il software che, generalmente, è disponibile con questi libri di testo, può solitamente lavorare solo con semplici variabili e vincoli, e, quindi, la formulazione di modelli più ampi, richiederebbe che gli studenti introducessero molteplici pagine di testo.
Un'altra ragione per cui i modelli di ottimizzazione non sono molto insegnati è perchè, fino ad ora, non c'è stato altro materiale scritto disponibile che effettivamente riguardi questo soggetto. Un tutorial, come il Tutorial on -line di MPL, fornirà agli insegnanti di O.R. del materiale necessario per insegnare modelli di ottimizzazione.
Quando si ha un linguaggio di modelli costruito, come MPL, che supporta caratteristiche come indici, vettori e sommatorie, gli studenti si possono concentrare sulla formulazione del modello, in maniera più efficiente, e imparare i concetti attuali dei modelli, invece che spendere il loro tempo scrivendo a computer. Come risultato, quando gli studenti fanno piccoli modelli in classe di MPL (meno di 300 vincoli), la formulazione che ne risulta è solitamente meno di una o due pagine. Mentre, le stesse misure di modelli elaborati con software di ottimizzazione tradizionale, sarebbero almeno di alcune pagine più lunghe. Questo ha portato gli insegnanti di O.R. a limitare l'uso di piccoli problemi nelle spiegazioni di formulazioni di modelli LP. Anche se, questo software tradizionale potrebbe essere usato per formulare modelli più ampi, le limitazioni inerenti al linguaggio lo rendono, al giorno d'oggi, altamente non pratico per scopi educativi.
La maggior parte degli studenti universitari ha accesso ad internet; questo permette loro di accedere facilmente al Tutorial. Gli insegnanti di modelli di ottimizzazione possono, così, spiegare in modo più efficiente, e assistere gli studenti nella riproduzione di come è fatto nel mondo comune.