Introduzione all'ottimizzazione in Python

Questo capitolo tratta la risoluzione di problemi di ottimizzazione non vincolata e vincolata con il calcolo differenziale e SymPy, individuando potenziali insidie. Viene inoltre introdotto SciPy per risolvere numericamente problemi di ottimizzazione non vincolata, in una e più dimensioni, con poche righe di codice. Il capitolo prosegue risolvendo problemi di programmazione lineare in SciPy e PuLP.

Questo capitolo introduce problemi di ottimizzazione convessa con vincoli differenti e affronta problemi di programmazione lineare mista intera, cioè problemi di programmazione lineare in cui almeno una variabile è intera.

Questo capitolo tratta la ricerca dell’ottimo globale quando esistono più soluzioni valide. Faremo analisi di sensitività e impareremo tecniche di linearizzazione che riducono problemi non lineari a problemi facilmente risolvibili con SciPy o PuLP. In termini di applicazioni, risolveremo un’allocazione HR con costi di formazione e un budgeting degli investimenti con progetti dipendenti.