Seminario pubblico e lezione pubblica di Fabio Furini
Fabio Furini è risultato vincitore della procedura selettiva ad 1
posto di Professore di II fascia presso il Dipartimento di Ingegneria
informatica, automatica e gestionale Antonio Ruberti, Settore Concorsuale
01/A6, SSD MAT/09 - codice concorso 2020PAE009, bandito con Decreto
Rettorale 2812/2020 del 09/11/2020
Nell'ambito della procedura ai fini della chiamata da parte del Consiglio di
Dipartimento e come previsto dal bando, Fabio Furini terrà un seminario pubblico sulle attività di ricerca da lui svolte e in corso di svolgimento ed una lezione pubblica. Il seminario e la lezione saranno svolte in modalità telematica Sabato 12 giugno, dalle ore 09:00.
Per partecipare al seminario e alla lezione, connettersi
all’indirizzo https://meet.google.com/nxs-widf-ooz
Titolo seminario
Decomposition techniques for hard combinatorial optimization problems
Abstract
Divide and conquer, from Latin divide et impera, is one of the key techniques for tackling hard combinatorial optimization problems. It relies on the idea of decomposing complex problems into a sequence of subproblems that are then easier to solve. Decomposition techniques (such as Dantzig-Wolfe, Lagrangian, or Benders decomposition) are extremely effective in a wide range of applications, including cutting & packing, production & scheduling, routing & logistics, telecommunications, transportation and many others. Moreover, decomposition techniques are playing an important role in many different fields of mixed-integer linear and non-linear optimization, optimization under uncertainty, bilevel optimization, etc. Despite the tremendous amount of research on these topics, the mathematical optimization community is constantly faced with new challenges coming from theoretical aspects and real world applications that require the development of new advanced algorithms. In this talk, I will present state-of-the-art decomposition techniques for several hard combinatorial optimization problems with a particular attention in graph partitioning, graph coloring and general mixed integer linear programs.
Titolo lezione
La Programmazione dinamica
Short Bio
Fabio Furini ha conseguito il Dottorato in Automatica e Ricerca Operativa nel 2011 presso l'Università di Bologna. Nel periodo 2011-2012 è stato assegnista di ricerca presso l'Università di Bologna. Nel periodo 2012-2013 è stato borsista post-dottorato presso la Université Paris-13, Francia. Dal 2013 al 2019 è stato Maître de Conférences presso l’Université Paris-Dauphine, Francia. Dal 2020 è Ricercatore CNR presso lo IASI-CNR a Roma. Nel 2017 ha conseguito l’Abilitazione a “Professeur des Universités” in Francia e nel 2019 ha conseguito l'Abilitazione Scientifica Nazionale a Professore Ordinario in ricerca operativa in Italia. Ha inoltre effettuato numerosi periodi di ricerca in università europee e statunitensi, per esempio l'Imperial College di Londra e l'Università del Colorado.
Ha svolto attività didattica dal settembre 2013 al gennaio 2020 presso il dipartimento di Informatica decisionale (LAMSADE) dell'Université Paris-Dauphine, insegnando corsi a tutti i livelli, dalla laurea al dottorato. Dal 2014 al 2020 ha annualmente ottenuto la ''Prime d'encadrement doctoral et de recherche'' (premio di eccellenza scientifica e di supervisione dottorale). Infine, è stato principal investigator e ha partecipato a svariati progetti nazionali e internazionali di ricerca e ha una rete di più di 50 coautori in Europa e negli Stati Uniti.
Fabio Furini svolge ricerca teorica e metodologica sui temi centrali dell'Ottimizzazione Combinatoria e della Ricerca Operativa. E' impegnato in particolar modo nello sviluppo di algoritmi esatti basati su tecniche di decomposizione e ri-formulazione per problemi di programmazione matematica lineare intera. Ha pubblicato più di 40 articoli sulle principali riviste internazionali di Ricerca Operativa. Le pubblicazioni effettuate a partire dal 2011 hanno ricevuto circa 1000 citazioni su Google Scholar e 500 su Scopus. Ha un h-index di 18 su Google Scholar e di 12 su Scopus.