Metodi di ottimizzazione robusta e programmazione stocastica

La gestione di sistemi di produzione e distribuzione è caratterizzata da condizioni di incertezza sulla domanda, tanto più rilevanti in un contesto caratterizzato da cicli di vita del prodotto sempre più brevi e da crescenti livelli di concorrenza. In molti contesti reali, particolarmente per le PMI, è impossibile fornire una caratterizzazione della domanda in termini stocastici. Risulta pertanto necessaria l'adozione di metodi di ottimizzazione che trattino "l'incertezza sull'incertezza", il che spesso porta a modelli di ottimizzazione robusta, riformulabili come modelli di ottimizzazione convessa, a loro volta risolubili in modo efficiente tramite metodi per punti interni. In altri casi, si può ricorrere a modelli di programmazione stocastica, che pongono comunque rilevanti problemi di tipo computazionale (generazione di scenari, effetti di bordo, etc.).
Analoghe questioni si pongono nell'ottimizzazione di portafogli finanziari, specialmente quando si adottino misure di rischio asimmetriche. Sono in corso attività di ricerca, in cooperazione con enti finanziari del mondo reale, su temi di asset allocation strategica per clienti istituzionali, volte alla formulazione e soluzione di modelli multistadio con misure di rischio asimmetriche.

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