Comprendere gli algoritmi è essenziale per liberare il tuo potenziale creativo, permettendoti di innovare e plasmare il futuro con idee audaci e visionarie. (Autore: Mr. Renato Schirripa - Febbraio 2025)

Ogni programma software si basa su algoritmi, che sono essenziali per la risoluzione di problemi e per l'esecuzione di calcoli. Senza algoritmi, non avremmo procedure efficaci per gestire le sfide computazionali.

algoritmi la storia a cura di renato schirripa

Algoritmi: Capitolo 6.

Gli elementi chiave nell'architettura di un algoritmo sono 3: Input, Elaborazione e Output.

Algoritmi di Pianificazione. Considerazioni generali e Applicazioni. Gli algoritmi di pianificazione sono strumenti fondamentali per gestire e organizzare attività, risorse e scadenze in vari ambiti, tra cui la gestione delle scorte, che sarà il nostro focus in questa analisi. Il loro scopo principale è ottimizzare il riordino delle scorte in magazzini e negozi, garantendo che i prodotti siano sempre disponibili per soddisfare la domanda dei clienti. Questi algoritmi prendono in input una serie di dati, come la domanda prevista per ciascun articolo, i tempi di consegna e le scorte attualmente disponibili. Un aspetto cruciale per il successo di un algoritmo di pianificazione è la qualità dei dati. Dati imprecisi o incompleti possono portare a decisioni inefficaci, come ordinare troppo o troppo poco, compromettendo l'efficienza del magazzino. È quindi fondamentale garantire che i dati siano accurati e aggiornati, ovviamente questo è un must per ogni algoritmo in qualsiasi ambito. Le strutture dei dati sono altrettanto importanti, poiché servono a organizzare e rappresentare le informazioni in modo che l'algoritmo possa elaborarle facilmente. Nel contesto della gestione delle scorte, i livelli di inventario e le tempistiche di riordino possono essere rappresentati in vari modi, consentendo all'algoritmo di calcolare le migliori strategie di acquisto. Fondamentale è l'input di dati per il funzionamento dell'algoritmo. Possono essere utilizzate diverse fonti di input , come file CSV contenenti elenchi di articoli, quantità disponibili e dati di vendita. Un input accurato e ben strutturato consente all'algoritmo di generare un piano di riordino più efficiente e realizzabile. Qui di seguito una rappresentazione formale dei dati necessari per ottimizzare il riordino delle scorte attraverso la seguente Formula:

$P = {(a_{j}, d_{j}, r_{j})}_{j = 1}^{m}$

(P) è un isieme di attività da gestire chiamate triple. La notazione ${. . . .}_{j = 1}^{m}$ indica che (j) è un indice che varia da 1 a (m), dove (m) rappresenta il numero totale di attività da gestire. In altre parole, per ogni attività (j) che va da 1 a m, vengono definiti tre elementi: (a_j) rappresenta l'attività (ad esempio, il riordino di un particolare prodotto) (d_j) rappresenta la durata di questa attività (tempo necessario per ricevere il prodotto dopo aver effettuato l'ordine). (r_j) rappresenta una lista di risorse necessarie per completare l'attività (quantità da ordinare). In una forma più semplificata, possiamo rappresentare le attività di riordino come segue:

P = { (a₁, d₁, r₁),(a₂, d₂, r₂), (a₃, d₃, r₃) }

Attività 1: riordinare il prodotto (A)

(a₁) ="Riordinare prodotto A
(d₁) ="5 giorni"
(r₁) ="50 unità"

Attività 2: riordinare il prodotto (B)

(a₂) ="Riordinare prodotto B
(d₂) ="3 giorni"
(r₂) ="30 unità"

Attività 3: riordinare il prodotto (C)

(a₃) ="Riordinare prodotto C
(d₃) ="7 giorni"
(r₃) ="20 unità"

Quindi, in forma esplicita, la formula diventa:


$$ P = \{ (Riordinare.prodotto.A, 5 \text{ giorni}, 50), (Riordinare.prodotto.B, 3 \text{ giorni}, 30), (Riordinare.prodotto.C, 7 \text{ giorni}, 20) \} $$

Con i dati già organizzati e la formula di analisi definita, siamo pronti a portare il nostro progetto al livello successivo. Vediamo ora come far funzionare l'algoritmo all'interno di un programma, trasformando le idee in risultati concreti.

1. Codice in linguaggio Python:


# Importiamo la libreria pandas per la gestione dei dati
import pandas as pd

# Creiamo un DataFrame per rappresentare il nostro dataset di riordino, chiamato "P"
P = {
    'Attività': ['Riordinare prodotto A', 'Riordinare prodotto B', 'Riordinare prodotto C'],
    'Durata (giorni)': [5, 3, 7],
    'Unità da Ordinare': [50, 30, 20]
}

# Creiamo il DataFrame a partire dal dizionario
df = pd.DataFrame(P)

# Stampiamo il DataFrame
print("Dataset delle Attività di Riordino:")
print(df)

# Calcoliamo il tempo totale necessario per completare tutte le attività di riordino
tempo_totale = df['Durata (giorni)'].sum()

# Stampiamo il tempo totale
print("\nTempo Totale Necessario per il Riordino (giorni):")
print(tempo_totale)

# Creiamo un piano di riordino ordinando le attività in base alla durata
df_ordinato = df.sort_values(by='Durata (giorni)', ascending=True)

# Stampiamo il piano di riordino
print("\nPiano di Riordino Ordinato per Durata:")
print(df_ordinato)

2. Codice in R:🔍


# Creiamo un dataframe per rappresentare il nostro dataset di riordino, chiamato "P"
P <- data.frame(
  Attività = c("Riordinare prodotto A", "Riordinare prodotto B", "Riordinare prodotto C"),
  Durata_giorni = c(5, 3, 7),
  Unità_da_Ordinare = c(50, 30, 20)
)

# Stampiamo il dataframe
print("Dataset delle Attività di Riordino:")
print(P)

# Calcoliamo il tempo totale necessario per completare tutte le attività di riordino
tempo_totale <- sum(P$Durata_giorni)

# Stampiamo il tempo totale
cat("\nTempo Totale Necessario per il Riordino (giorni):\n")
print(tempo_totale)

# Creiamo un piano di riordino ordinando le attività in base alla durata
P_ordinato <- P[order(P$Durata_giorni), ]

# Stampiamo il piano di riordino
cat("\nPiano di Riordino Ordinato per Durata:\n")
print(P_ordinato)

3. Codice in Java:


import java.util.*;

public class Riordino {
    public static void main(String[] args) {
        // Creiamo una lista di attività rappresentando il nostro dataset di riordino, chiamato "P"
        List<String[]> P = new ArrayList<>();
        P.add(new String[]{"Riordinare prodotto A", "5", "50"});
        P.add(new String[]{"Riordinare prodotto B", "3", "30"});
        P.add(new String[]{"Riordinare prodotto C", "7", "20"});

        // Calcoliamo il tempo totale necessario per completare tutte le attività di riordino
        int tempoTotale = 0;

        for (String[] attivita : P) {
            tempoTotale += Integer.parseInt(attivita[1]);
        }

        // Stampiamo il tempo totale
        System.out.println("Tempo Totale Necessario per il Riordino (giorni): " + tempoTotale);

        // Creiamo un piano di riordino ordinando le attività in base alla durata
        P.sort(Comparator.comparingInt(a -> Integer.parseInt(a[1])));

        // Stampiamo il piano di riordino
        System.out.println("\nPiano di Riordino Ordinato per Durata:");
        for (String[] attivita : P) {
            System.out.println(attivita[0] + " - Durata: " + attivita[1] + " giorni, Unità da Ordinare: " + attivita[2]);
        }
    }
}

In questo percorso, abbiamo esplorato il passaggio dalla rappresentazione di un insieme di attività di approvvigionamento alla loro analisi attraverso formule algebriche e alla loro implementazione in vari linguaggi di programmazione. Abbiamo iniziato con la definizione del nostro dataset, rappresentato dalla lettera "P", e abbiamo utilizzato formule matematiche per calcolare il tempo totale necessario per completare le operazioni e per generare un piano ordinato. Successivamente, abbiamo tradotto queste operazioni in codice Python, R e Java, dimostrando come le teorie matematiche possano essere applicate nella pratica per ottenere risultati efficaci nella gestione delle scorte.

Abbiamo concluso la nostra analisi sui vari tipi di algoritmi, ciascuno con le proprie peculiarità e applicazioni. Questa analisi rappresenta solo un assaggio dell'immenso panorama degli algoritmi, una disciplina in costante crescita e innovazione.
Adesso ci sposteremo su un argomento altrettanto fondamentale: le funzioni matematiche che giocano un ruolo cruciale nell'elaborazione degli algoritmi. In questa nuova sezione, esploreremo le operazioni matematiche più comuni, che vanno ben oltre semplici addizioni e sottrazioni. Ci concentreremo su concetti più avanzati, come le operazioni aritmetiche di base (addizione, sottrazione, moltiplicazione e divisione), le operazioni di confronto e logiche, e le operazioni modulo e bitwise. Inoltre, discuteremo delle operazioni su matrici e vettori, delle funzioni trigonometriche, e dell'importanza di calcoli come il fattoriale, il massimo comune divisore (MCD) e il minimo comune multiplo (mcm). Queste fondamenta matematiche sono essenziali per comprendere come gli algoritmi trasformano i dati e producono risultati significativi.

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I.A. Le origini

ALGORITMI E MATEMATICA: IL LINGUAGGIO DELLA TECNOLOGIA.

Nel nostro mondo in continua evoluzione, le formule algebriche e matematiche si rivelano essenziali per ogni progresso tecnologico. Questi strumenti non solo definiscono un linguaggio per descrivere la complessità del mondo, ma sono anche fondamentali per la creazione di algoritmi. Dai metodi di crittografia che proteggono la nostra privacy agli algoritmi di rete neurale che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale, la matematica funge da ponte tra concetti astratti e applicazioni concrete. Questa interazione tra matematica e tecnologia non solo stimola il progresso, ma apre la strada a innovazioni che possono trasformare il nostro modo di vivere e lavorare.