Contattare il docente via e-mail per concordare ricevimenti su appuntamento.
Paola Cappanera ha conseguito la laurea in Scienze dell'Informazione nel 1996 presso l'Università degli Studi di Pisa e il Dottorato di Ricerca in Matematica Computazionale e Ricerca Operativa nel 2000 presso l'Università degli Studi di Milano. Dal 2000 al 2003 è stata assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Pisa. Nel 2004 è entrata a far parte dell’Università degli Studi di Firenze dapprima come ricercatore a tempo indeterminato e poi come professore associato per il settore MATH-06/A Ricerca Operativa dal 2018. Nel maggio 2020 ha conseguito l’idoneità al ruolo di professore ordinario per il settore MAT/09 Ricerca Operativa. Attualmente afferisce al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO) ed è membro del Collegio Docenti del Dottorato "Smart Industry" (Università degli Studi di Pisa, Firenze, Siena).
Presso la Scuola di Ingegneria dell'Università degli Studi di Firenze ha ricevuto l'affidamento della docenza di numerosi corsi quali “Fondamenti di Ricerca Operativa”, “Combinatorial Optimization”, “Optimization and Data Science for Management", “Ottimizzazione dei processi sanitari”, “Ottimizzazione su Reti di Flusso”, “Metodi Numerici per l'Ingegneria e Ottimizzazione delle Risorse”. Inoltre è stata relatrice di oltre 50 tesi di Laurea triennale e magistrale e supervisore di 5 studenti di dottorato.
Paola Cappanera ha svolto e svolge attività di ricerca su molteplici tematiche quali: ottimizzazione in ambito sanitario, ottimizzazione su grafo, ottimizzazione robusta, metodi di decomposizione per problemi su larga scala. In ambito sanitario ha affrontato numerosi problemi reali quali pianificazione e gestione delle risorse relativamente a (i) servizi di assistenza domiciliare, (ii) attività chirurgiche, (iii) protocolli di cura, (iv) agende di appuntamenti, (v) personale medico e infermieristico, (vi) logistica dei farmaci. Complessivamente tale attività di ricerca è testimoniata dalla pubblicazione di oltre 80 lavori scientifici su riviste internazionali e atti di congressi internazionali (vedi la pagina Google Scholar), nonché dal conseguimento di premi e riconoscimenti per l'attività scientifica tra cui:
Paola Cappanera è attualmente editore associato delle riviste Operations Research for Health Care (dal 2017), Flexible Services and Manufacturing Journal (dal 2020), Health Care Management Science (dal 2022).
Dal 2015 al 2022 è stata coordinatrice nazionale della sessione tematica Health Care dell’Associazione Italiana di Ricerca Operativa (https://www.airo.org/).
Modelli e metodi di ottimizzazione in ambito sanitario
Pianificazione dei servizi di assistenza domiciliare, problemi di turnazione del personale medico ed infermieristico con particolare enfasi all'equità, pianificazione delle attività del blocco operatorio, gestione delle agende di appuntamenti e dei percorsi clinico assistenziali di pazienti affetti da comorbidità
Ottimizzazzione su rete
Problemi di vehicle routing e trasporto con particolare enfasi al trasporto di merci pericolose
Ottimizzazione Robusta
Algoritmi di decomposizione per problemi a larga scala
I prossimi appelli per l'esame di Ottimizzazione su reti di flusso per i corsi di laurea magistrali in Ingegneria Meccanica e Ingegneria delle Telecomunicazioni si svolgeranno nelle seguenti date:
Per conoscere luogo ed orario dell'appello, contattare il docente all'indirizzo paola.cappanera@unifi.it
Legenda
Paola Cappanera received the Laurea degree in Computer Science in 1996 from the University of Pisa and the Ph.D. degree in Computational Mathematics and Operations Research in 2000 from the University of Milan. From 2000 to 2003, she was a research fellow at the Department of Computer Science, University of Pisa. In 2004 she joined the University of Florence first as Assistant Professor and then as Associate Professor in Operations Research since 2018. In May 2020, she got the ASN for the full professor role in Operations Research. She currently belongs to the Department of Information Engineering (DINFO) and is a member of the PhD Board “Smart Industry” (University of Pisa, Florence, Siena).
At the School of Engineering of the University of Florence, she has taught several courses such as “Fundamentals of Operations Research,” “Combinatorial Optimization,” “Optimization and Data Science for Management,” “Optimization of Healthcare Processes,” “Network Optimization,” and “Numerical Methods for Engineering and Resource Optimization.” She has been advisor of 5 Ph.D. students and supervisor of over 50 Bachelor's and Master's degree dissertations.
She is the author of over 80 research papers that have appeared in international journals or conference proceedings and spanning several diversified fields (see Google Scholar). In particular, her research interests include: network optimization, robust optimization, and optimization in healthcare. She is the co-recepient of the best paper award conferred by Omega in 2018 (Demand uncertainty in robust Home Care optimization by P. Cappanera, M. G. Scutellà, F. Nervi, L. Galli), and the best demo award conferred by the Scientific Committee of IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks in 2018 (Demonstration of Latency-Aware and Self-Adaptive Service Chaining in 5G/SDN/NFV infrastructures by M. Gharbaoui, C. Contoli, G. Davoli, G.Cuffaro, B. Martini, F. Paganelli, W. Cerroni, P. Cappanera, P. Castoldi).
She is Editorial Board member of Operations Research for Health Care (since 2017), Flexible Services and Manufacturing Journal (since 2020), Health Care Management Science (since 2022)
From 2015 to 2022, she has been national coordinator of the Italian Health Care Working Group (https://www.airo.org/).
Optimization models and methods in health care
Home care service delivery, physicians and nurse staff rostering problems with emphasis on equity and fairness, master surgical scheduling, appointment scheduling, and clinical care pathways of patients with comorbidities
Network optimization
Vehicle routing and transportation problems with emphasis on hazardous transportation
Robust Optimization
Decomposition algorithms for large-scale problems
