Documenti full-text disponibili:
      
        
          
            | ![[thumbnail of Thesis]](https://amslaurea.unibo.it/style/images/fileicons/application_pdf.png) | Documento PDF (Thesis) Full-text accessibile solo agli utenti istituzionali dell'Ateneo
 Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato
 Download (2MB)
              
              
                | Contatta l'autore
 | 
        
      
    
  
  
    
      Abstract
      Obiettivo di questa tesi è lo sviluppo e la creazione di un sistema di supporto alle decisioni per il Fantacalcio flessibile e computerizzato, basato su un approccio di programmazione, con lo scopo di proporre ai fanta-allenatori i giocatori migliori per la loro squadra. Il programma deve essere in grado di effettuare delle previsioni di rendimento future, sulla base di valutazioni passate, riguardanti tutti i calciatori partecipanti al campionato di Serie A.
Lo scopo di tale sistema è quello di riuscire a predire la rosa fantacalcistica statisticamente più promettente, basandosi sulle suddette previsioni, e supportare l’utente per tutta la durata dell’asta iniziale di creazione della rosa.
I sistemi di previsione e i modelli matematici saranno combinati in un sistema di supporto decisionale con un’interfaccia grafica utente amichevole.
Il Fantacalcio è un gioco popolare, basato sul campionato di calcio italiano di Serie A, nel quale i partecipanti formano delle squadre immaginarie composte da giocatori reali che, grazie alle loro prestazioni effettive, portano al loro fanta-allenatore dei punti. 
Il primo passo è la composizione delle rose. Ogni utente ha a propria disposizione un budget limitato per acquistare un determinato numero di giocatori per ogni ruolo. Per ognuno di essi si prende parte ad un’asta e, qualora l’acquisto andasse a buon fine, diminuirebbero gli slot della rosa da riempire ed i crediti residui a disposizione. Ad ogni giocatore del campionato italiano di Serie A viene assegnato un ruolo, basato su quello che ricopre nella vita reale, assieme ad un valore monetario, espresso in fanta-milioni.
Il progetto è stato eseguito in quattro fasi principali: le prime due riguardano la parte relativa alla pre-ottimizzazione, la terza riguarda l’ottimizzazione vera e propria, e l’ultima lo sviluppo dell’interfaccia utente. Tali fasi sono poi descritte ed analizzate nei vari capitoli componenti questo documento.
     
    
      Abstract
      Obiettivo di questa tesi è lo sviluppo e la creazione di un sistema di supporto alle decisioni per il Fantacalcio flessibile e computerizzato, basato su un approccio di programmazione, con lo scopo di proporre ai fanta-allenatori i giocatori migliori per la loro squadra. Il programma deve essere in grado di effettuare delle previsioni di rendimento future, sulla base di valutazioni passate, riguardanti tutti i calciatori partecipanti al campionato di Serie A.
Lo scopo di tale sistema è quello di riuscire a predire la rosa fantacalcistica statisticamente più promettente, basandosi sulle suddette previsioni, e supportare l’utente per tutta la durata dell’asta iniziale di creazione della rosa.
I sistemi di previsione e i modelli matematici saranno combinati in un sistema di supporto decisionale con un’interfaccia grafica utente amichevole.
Il Fantacalcio è un gioco popolare, basato sul campionato di calcio italiano di Serie A, nel quale i partecipanti formano delle squadre immaginarie composte da giocatori reali che, grazie alle loro prestazioni effettive, portano al loro fanta-allenatore dei punti. 
Il primo passo è la composizione delle rose. Ogni utente ha a propria disposizione un budget limitato per acquistare un determinato numero di giocatori per ogni ruolo. Per ognuno di essi si prende parte ad un’asta e, qualora l’acquisto andasse a buon fine, diminuirebbero gli slot della rosa da riempire ed i crediti residui a disposizione. Ad ogni giocatore del campionato italiano di Serie A viene assegnato un ruolo, basato su quello che ricopre nella vita reale, assieme ad un valore monetario, espresso in fanta-milioni.
Il progetto è stato eseguito in quattro fasi principali: le prime due riguardano la parte relativa alla pre-ottimizzazione, la terza riguarda l’ottimizzazione vera e propria, e l’ultima lo sviluppo dell’interfaccia utente. Tali fasi sono poi descritte ed analizzate nei vari capitoli componenti questo documento.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Genghini, Luca
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          sistema,supporto,decisioni,ottimizzazione,interpolazione,previsione di rendimento,fantacalcio
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          18 Luglio 2019
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Genghini, Luca
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          sistema,supporto,decisioni,ottimizzazione,interpolazione,previsione di rendimento,fantacalcio
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          18 Luglio 2019
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
    
    Statistica sui download
    
    
  
  
    
      Gestione del documento: 
      
        