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Sessioni di Laboratorio
  • Sessione 1: introduzione a python e Google or-tools [pdf] [web]
  • Sessione 2: modellare problemi semplici [pdf] [web]
    • L'esercizio 2 sarà brevemente rivisto anche in una delle prossima sessioni. Se qualche studente vuole provare già a svolgerlo lo faccia liberamente (può essere utile per rendersi conto di alcune difficoltà).
    • Start Kit [zip]
    • Soluzioni [zip]
  • Sessione 3: ottimizzazione [pdf] [web]
    • Start-kit [zip] (sono stati corretti dei bug nell'implementazione del metodo di ricerca binaria)
    • Per la soluzione, si veda il capitolo 6 nelle lezioni del corso
  • Sessione 4: problema di ottimizzazione #2 [pdf] [web] [screen-rec]
    • Start-kit [zip]
    • Soluzione (per miglioramenti vedere la sessione 5) [zip]
  • Sessione 5: migliorare le prestazioni di un modello [pdf] [web] [screen-rec]
    • Start-kit per il Partial Latin Square [zip]
    • Start-kit per il problema di server consolidation [zip]
    • Soluzione [zip]
  • Sessione 6: implementare una strategia di ricerca [pdf] [web] [screen-rec]
  • Sessione 7: utilizzare vincoli globali [pdf] [web] [screen-rec]

 

Un po' di idee per il progetto [web] (la pagine verrà aggiornata nel tempo)

 

Riferimento per l'API di Google or-tools

Un foglio di riferimento per python

 

Le istruzioni sull'installazione di Google sono disponibili qui. Qualche raccomandazione:

  • Per il corso, sarà sufficiente l'installazione python
  • Per installare python su sistemi Win e OS X, si consiglia di utilizzare la distribuzione Anaconda
    • Anaconda contiene già ipython (console python avanzata) ed un package manager utilizzabile da riga di comando