1. Sviluppata durante la seconda guerra mondiale per esigenze militari
1.1. Localizzazione e distribuzione radar (Regno Unito)
1.2. Ridurre perdite e danni
1.3. Dopo viene applicata anche nei settori dell’industria, commercio e pubbliche amministrazioni
1.3.1. Problemi economici
1.3.1.1. Prendere decisioni complesse tempestivamente
1.4. Fa parte della matematica applicata che supporta il decision-marking attraverso modelli matematici
2. Divisa in 5 fasi
2.1. Formulazione del problema
2.1.1. si definisce il problema
2.2. Raccolta delle informazioni
2.2.1. si individuano le variabili
2.3. Costruzione del modello matematico
2.3.1. funzione obiettivo: massimizzata/minimizzata (variabile d’azione)
2.3.2. relazione tra variabili (vincoli tecnici)
2.3.3. vincoli di segno
2.4. Studio del modello
2.4.1. determino i valori delle variabili, rispettando i vincoli, rendono massima/minima la funzione obiettivo
2.5. Controllo del modello e delle soluzioni ottenute
2.5.1. se è attendibile e la soluzione è credibile e accettabile
3. Classificazione dei problemi di scelta
3.1. Tipo di variabili
3.1.1. discreto
3.1.1.1. valori interi
3.1.2. continuo
3.1.2.1. valori decimali
3.2. Condizioni in cui si opera la scelta
3.2.1. certezza
3.2.1.1. valore esatto
3.2.2. incertezza
3.2.2.1. probabilità
3.3. Effetto della scelta
3.3.1. immediata
3.3.1.1. non influisce
3.3.2. differita
3.3.2.1. influisce
4. Problemi di scelta nel caso continuo
4.1. La risoluzione di questi problemi dipende dal tipo di funzione obiettivo
4.1.1. Se è una retta:
4.1.1.1. funzione di primo grado (y=mx+q)
4.1.1.2. sistema X>=0 vds e X<=k vt
4.1.1.3. soluzione ottimale x=k
4.1.1.4. BEP: x = “q”/ “m”
5. Scelta fra piu alternative
5.1. in quali intervalli della variabile d’azione considerata è più conveniente scegliere un’alternativa oppure l’altra
5.1.1. le varie alternative tra cui opera vengono rappresentate da funzioni
5.2. Scelta tra funzioni lineari
5.2.1. ha l’obiettivo di determinare gli intervalli (int. di variabilità) della variabile x