Combinatorial and Robust Optimisation Models and Algorithms for Railway Applications

This thesis deals with an investigation of combinatorial and robust optimisation models to solve railway problems. Railway applications represent a challenging area for operations research. In fact, most problems in this context can be modelled as combinatorial optimisation problems, in which the number of feasible solutions is finite. Yet, despite the astonishing success in the field of combinatorial optimisation, the current state of algorithmic research faces severe difficulties with highly-complex and data-intensive applications such as those dealing with optimisation issues in large-scale transportation networks. One of the main issues concerns imperfect information. The idea of Robust Optimisation, as a way to represent and handle mathematically systems with not precisely known data, dates back to 1970s. Unfortunately, none of those techniques proved to be successfully applicable in one of the most complex and largest in scale (transportation) settings: that of railway systems. Railway optimisation deals with planning and scheduling problems over several time horizons. Disturbances are inevitable and severely affect the planning process. Here we focus on two compelling aspects of planning: robust planning and online (real-time) planning.

Multiple testing in spatial epidemiology: a Bayesian approach

In this work we aim to propose a new approach for preliminary epidemiological studies on Standardized Mortality Ratios (SMR) collected in many spatial regions. A preliminary study on SMRs aims to formulate hypotheses to be investigated via individual epidemiological studies that avoid bias carried on by aggregated analyses. Starting from collecting disease counts and calculating expected disease counts by means of reference population disease rates, in each area an SMR is derived as the MLE under the Poisson assumption on each observation. Such estimators have high standard errors in small areas, i.e. where the expected count is low either because of the low population underlying the area or the rarity of the disease under study. Disease mapping models and other techniques for screening disease rates among the map aiming to detect anomalies and possible high-risk areas have been proposed in literature according to the classic and the Bayesian paradigm. Our proposal is approaching this issue by a decision-oriented method, which focus on multiple testing control, without however leaving the preliminary study perspective that an analysis on SMR indicators is asked to. We implement the control of the FDR, a quantity largely used to address multiple comparisons problems in the eld of microarray data analysis but which is not usually employed in disease mapping. Controlling the FDR means providing an estimate of the FDR for a set of rejected null hypotheses. The small areas issue arises diculties in applying traditional methods for FDR estimation, that are usually based only on the p-values knowledge (Benjamini and Hochberg, 1995; Storey, 2003). Tests evaluated by a traditional p-value provide weak power in small areas, where the expected number of disease cases is small. Moreover tests cannot be assumed as independent when spatial correlation between SMRs is expected, neither they are identical distributed when population underlying the map is heterogeneous. The Bayesian paradigm oers a way to overcome the inappropriateness of p-values based methods. Another peculiarity of the present work is to propose a hierarchical full Bayesian model for FDR estimation in testing many null hypothesis of absence of risk.We will use concepts of Bayesian models for disease mapping, referring in particular to the Besag York and Molli�� model (1991) often used in practice for its exible prior assumption on the risks distribution across regions. The borrowing of strength between prior and likelihood typical of a hierarchical Bayesian model takes the advantage of evaluating a singular test (i.e. a test in a singular area) by means of all observations in the map under study, rather than just by means of the singular observation. This allows to improve the power test in small areas and addressing more appropriately the spatial correlation issue that suggests that relative risks are closer in spatially contiguous regions. The proposed model aims to estimate the FDR by means of the MCMC estimated posterior probabilities b i's of the null hypothesis (absence of risk) for each area. An estimate of the expected FDR conditional on data (\FDR) can be calculated in any set of b i's relative to areas declared at high-risk (where thenull hypothesis is rejected) by averaging the b i's themselves. The\FDR can be used to provide an easy decision rule for selecting high-risk areas, i.e. selecting as many as possible areas such that the\FDR is non-lower than a prexed value; we call them\FDR based decision (or selection) rules. The sensitivity and specicity of such rule depend on the accuracy of the FDR estimate, the over-estimation of FDR causing a loss of power and the under-estimation of FDR producing a loss of specicity. Moreover, our model has the interesting feature of still being able to provide an estimate of relative risk values as in the Besag York and Molli�� model (1991). A simulation study to evaluate the model performance in FDR estimation accuracy, sensitivity and specificity of the decision rule, and goodness of estimation of relative risks, was set up. We chose a real map from which we generated several spatial scenarios whose counts of disease vary according to the spatial correlation degree, the size areas, the number of areas where the null hypothesis is true and the risk level in the latter areas. In summarizing simulation results we will always consider the FDR estimation in sets constituted by all b i's selected lower than a threshold t. We will show graphs of the\FDR and the true FDR (known by simulation) plotted against a threshold t to assess the FDR estimation. Varying the threshold we can learn which FDR values can be accurately estimated by the practitioner willing to apply the model (by the closeness between\FDR and true FDR). By plotting the calculated sensitivity and specicity (both known by simulation) vs the\FDR we can check the sensitivity and specicity of the corresponding\FDR based decision rules. For investigating the over-smoothing level of relative risk estimates we will compare box-plots of such estimates in high-risk areas (known by simulation), obtained by both our model and the classic Besag York Molli�� model. All the summary tools are worked out for all simulated scenarios (in total 54 scenarios). Results show that FDR is well estimated (in the worst case we get an overestimation, hence a conservative FDR control) in small areas, low risk levels and spatially correlated risks scenarios, that are our primary aims. In such scenarios we have good estimates of the FDR for all values less or equal than 0.10. The sensitivity of\FDR based decision rules is generally low but specicity is high. In such scenario the use of\FDR = 0:05 or\FDR = 0:10 based selection rule can be suggested. In cases where the number of true alternative hypotheses (number of true high-risk areas) is small, also FDR = 0:15 values are well estimated, and \FDR = 0:15 based decision rules gains power maintaining an high specicity. On the other hand, in non-small areas and non-small risk level scenarios the FDR is under-estimated unless for very small values of it (much lower than 0.05); this resulting in a loss of specicity of a\FDR = 0:05 based decision rule. In such scenario\FDR = 0:05 or, even worse,\FDR = 0:1 based decision rules cannot be suggested because the true FDR is actually much higher. As regards the relative risk estimation, our model achieves almost the same results of the classic Besag York Molli�� model. For this reason, our model is interesting for its ability to perform both the estimation of relative risk values and the FDR control, except for non-small areas and large risk level scenarios. A case of study is nally presented to show how the method can be used in epidemiology.

L'Azienda USL di Bologna: analisi dell'impatto della fusione delle tre precedenti Aziende sugli assetti organizzativi

L���Azienda USL di Bologna �� la pi�� grande della regione ed �� una delle pi�� grandi in Italia: serve una popolazione di 836.697 abitanti ed �� distribuita su 50 comuni. E��� stata istituita il 1�� gennaio 2004 con la Legge della Regione Emilia Romagna n. 21 del 20/10/2003 che ha unificato i Comuni di tre Aziende USL: ���Citt�� di Bologna���, ���Bologna Sud��� e ���Bologna Nord��� (ad eccezione del Comune di Medicina che dall���Area Nord �� entrato a far parte dell���Azienda USL di Imola che ha mantenuto un���autonoma configurazione giuridica). Il territorio dell���Azienda USL di Bologna si estende per 2915,4 Kmq ed �� caratterizzato dalla particolare ubicazione geografica dei suoi distretti. Al Distretto prettamente urbano, quale quello di Bologna Citt�� si affiancano nell���Area Nord i Distretti di pianura quali Pianura Est e Pianura Ovest, mentre nell���Area Sud si collocano i Distretti con territorio pi�� collinare, quali quelli di Casalecchio di Reno e San Lazzaro di Savena ed il Distretto di Porretta Terme che si caratterizza per l���alta percentuale di territorio montuoso. L���unificazione di territori diversi per caratteristiche orografiche, demografiche e socioeconomiche, ha comportato una maggiore complessit�� rispetto al passato in termini di governo delle condizioni di equit��. La rimodulazione istituzionale ed organizzativa dell���offerta dei sevizi sanitari ha comportato il gravoso compito di razionalizzarne la distribuzione, tenendo conto delle peculiarit�� del contesto. Alcuni studi di fattibilit�� precedenti l���unificazione, avevano rilevato come attraverso la costituzione di un���Azienda USL unica si sarebbero potuti pi�� agevolmente perseguire gli obiettivi collegati alle prospettive di sviluppo e di ulteriore qualificazione del sistema dei servizi delle Aziende USL dell���area bolognese, con benefici per il complessivo servizio sanitario regionale. Le tre Aziende precedentemente operanti nell���area bolognese erano percepite come inadeguate, per dimensioni, a supportare uno sviluppo dei servizi ritenuto indispensabile per la popolazione ma, che, se singolarmente realizzato, avrebbe condotto ad una inutile duplicazione di servizi gi�� presenti. Attraverso l���integrazione delle attivit�� di acquisizione dei fattori produttivi e di gestione dei servizi delle tre Aziende, si sarebbero potute ragionevolmente conseguire economie pi�� consistenti rispetto a quanto in precedenza ottenuto attraverso il coordinamento volontario di tali processi da parte delle tre Direzioni. L���istituzione della nuova Azienda unica, conformemente al Piano sanitario regionale si proponeva di: o accelerare i processi di integrazione e di redistribuzione dell���offerta dei servizi territoriali, tenendo conto della progressiva divaricazione fra i cambiamenti demografici, che segnavano un crescente deflusso dal centro storico verso le periferie, ed i flussi legati alle attivit�� lavorative, che si muovevano in senso contrario; o riorganizzare i servizi sanitari in una logica di rete e di sistema, condizione necessaria per assicurare l���equit�� di accesso ai servizi e alle cure, in stretta interlocuzione con gli Enti Locali titolari dei servizi sociali; o favorire il raggiungimento dell���equilibrio finanziario dell���Azienda e contribuire in modo significativo alla sostenibilit�� finanziaria dell���intero sistema sanitario regionale. L���entit�� delle risorse impegnate nell���Area bolognese e le dimensioni del bilancio della nuova Azienda unificata offrivano la possibilit�� di realizzare economie di scala e di scopo, attraverso la concentrazione e/o la creazione di sinergie fra funzioni e attivit��, sia in ambito ospedaliero, sia territoriale, con un chiaro effetto sull���equilibrio del bilancio dell���intero Servizio sanitario regionale. A cinque anni dalla sua costituzione, l���Azienda USL di Bologna, ha completato una significativa fase del complessivo processo riorganizzativo superando le principali difficolt�� dovute alla fusione di tre Aziende diverse, non solo per collocazione geografica e sistemi di gestione, ma anche per la cultura dei propri componenti. La tesi affronta il tema dell���analisi dell���impatto della fusione sugli assetti organizzativi aziendali attraverso uno sviluppo cos�� articolato: o la sistematizzazione delle principali teorie e modelli organizzativi con particolare attenzione alla loro contestualizzazione nella realt�� delle organizzazioni professionali di tipo sanitario; o l���analisi principali aspetti della complessit�� del sistema tecnico, sociale, culturale e valoriale delle organizzazioni sanitarie; o l���esame dello sviluppo organizzativo dell���Azienda USL di Bologna attraverso la lettura combinata dell���Atto e del Regolamento Organizzativo Aziendali esaminati alla luce della normativa vigente, con particolare attenzione all���articolazione distrettuale e all���organizzazione Dipartimentale per cogliere gli aspetti di specificit�� che hanno caratterizzano il disegno organizzativo globalmente declinato. o l���esposizione degli esiti di un questionario progettato, in accordo con la Direzione Sanitaria Aziendale, allo scopo di raccogliere significativi elementi per valutare l���impatto della riorganizzazione dipartimentale rispetto ai tre ruoli designati in ���staff ���alle Direzioni degli otto Dipartimenti Ospedalieri dell���AUSL di Bologna, a tre anni dalla loro formale istituzione. La raccolta dei dati �� stata attuata tramite la somministrazione diretta, ai soggetti indagati, di un questionario costituito da numerosi quesiti a risposta chiusa, integrati da domande aperte finalizzate all���approfondimento delle dimensioni di ruolo che pi�� frequentemente possono presentare aspetti di criticit��. Il progetto ha previsto la rielaborazione aggregata dei dati e la diffusione degli esiti della ricerca: alla Direzione Sanitaria Aziendale, alle Direzioni Dipartimentali ospedaliere ed a tutti i soggetti coinvolti nell���indagine stessa per poi riesaminare in una discussione allargata i temi di maggiore interesse e le criticit�� emersi. Gli esiti sono esposti in una serie di tabelle con i principali indicatori e vengono adeguatamente illustrati.

Il repertorio italiano del Ms Gr. R��s. Vm7 676 della Biblioteca Nazionale di Parigi

La tesi esamina il codice musicale Gr. R��s Vm7 676 della Biblioteca Nazionale di Parigi, che rappresenta una fonte di grande interesse per lo studio della musica vocale italiana tra Quattro e Cinquecento. Compilato nel 1502, il codice �� stato oggetto di analisi da parte di vari studiosi, che ne hanno preso in esame singoli brani o intere sezioni, allo scopo di attestare procedimenti compositivi particolari (Torrefranca) o caratteri stilistici locali, in particolare relativi alla frottola mantovana e ferrarese (Prizer). Un���accurata ricognizione sul repertorio �� stata effettuata da Nanie Bridgman in un saggio degli anni Cinquanta del secolo scorso, ma non �� mai stato realizzato uno studio organico sul manoscritto. Pertanto la ricerca si �� proposta di riconsiderare l���intero repertorio italiano tramandato dal codice, per proporre un plausibile inquadramento stilistico nella cultura della poesia per musica coeva. La trascrizione dei testi e delle musiche, supportata dal confronto con le fonti manoscritte e a stampa, letterarie e musicali, ha consentito di formulare alcune ipotesi in merito alla circolazione del repertorio tramandato e all���ambiente di produzione del documento. L���inconsueta variet�� di forme musicali riscontrate nel codice consente inoltre di assumere questo manoscritto come una delle principali fonti della tradizione musicale che precede immediatamente la ���sistemazione��� del repertorio frottolistico effettuata da Ottaviano Petrucci, a partire dal 1504, con la pubblicazione dei suoi undici libri di frottole (1501-1514).