Что решают задачи максимизации в excel

Чтобы познакомиться с мощным инструментом Excel Поиск решения, рассмотрим и решим с вами задачу.

Необходимо найти оптимальные объемы выпуска трех видов продукции для получения максимальной прибыли от их продажи.

При решении данной задачи должны быть учтены следующие ограничения:

• общий объем производства – всего 300 изделий;
• должно быть произведено не менее 50 изделий А;
• должно быть произведено не менее 40 изделий В;
• должно быть произведено не более 40 изделий С.

Технология:

1. Внести в новый рабочий лист данные для вычисления прибыли от продажи трех видов продукции, причем в ячейки столбца D, и в ячейку B6 должны быть введены формулы.

2. Запустить задачу поиска решений. Для этого: выполнить команду в Excel 2003 Сервис | Поиск решений … (В Excel 2007 и 2010 необходимо зайти в раздел Данные | Поиск решения)

и в окне “Поиск решений” ввести данные:

• в поле «Установить целевую ячейку» указать адрес D6;
• установить флажок «Равной максимальному значению»;
• в поле «Изменяя ячейки» определить изменяемые ячейки (B3:B5);
• в поле «Ограничения» по одному добавить каждое из следующих четырех ограничений задачи (B6=300; B3>=50; B4>=40; B5<=40). Для этого щелкнуть по кнопке «Добавить» и в появившемся окне «Добавление ограничения» ввести ссылку на ячейку (B6), оператор ограничения (=) и значение (300), для добавления следующего ограничения щелкнуть кнопку «Добавить» и повторить процедуру добавления ограничения; после ввода последнего ограничения щелкнуть кнопку «ОК».
• в диалоговом окне «Поиск решения» щелкнуть кнопку “Выполнить”;
• в диалоге “Результаты поиска решения” установить переключатель «Сохранить найденное решение», в окне «Тип отчета» выбрать «Результаты» и нажать кнопку “Ok”;

В результате с помощью средства Поиск решения будут найдены оптимальные объемы выпуска продукции для максимизации прибыли.

Скачать пример

Очень надеемся, что наша статья помогла Вам. Будем благодарны, если Вы нажмете +1 и/или Мне нравится внизу данной статьи или поделитесь с друзьями с помощью кнопок расположенных ниже.

Спасибо

Надстройка Поиск
решения
пакета MS Excel предназначена для выполнения
сложных вычислений, которые трудно
произвести вручную. Она позволяет
находить значения в целевой ячейке,
изменяя при этом до 200 переменных,
удовлетворяющих заданным кри­териям.
По желанию пользователя результаты
поиска могут быть представлены в виде
отчетов разных типов, которые можно
поместить в рабочую книгу.

Перед тем как
начать поиск решения, необходимо
произвести формализацию задачи, т. е.
составить ее экономико-математическую
модель.

Исходные данные
для запуска надстройки Поиск
решения
должны быть представлены в виде таблицы,
которая содержит формулы, отражающие
зависимости между данными таблицы.

Переход к надстройке
Поиск решения в MS
Office
2007 выполняется на вкладке Данные.

Рисунок 27. Справка
по элементам окна Поиск Решения

Рисунок 28.
Окно Поиск
решения

Рассмотрим работу
надстройки Поиск
решения на
примере.

Пример решения задачи

При продаже товаров
А
и В
торговое предприятие использует четыре
вида ресурсов. Нормы затрат ресурсов
на реализацию одной единицы товара и
объемы ресурсов указаны в табл. 7. Доход
от реализации единицы товара А
составляет 2 усл. ед., товара В
— 3 усл. ед. Определим оптимальный план
реализации товаров, обеспечивающий
торговому предприятию наибольшую
прибыль.

Таблица 7

Нормы затрат и
объем ресурсов, усл. ед.

Ресурсы	Нормы затрат ресурсов на реализацию одной единицы товара	Количество ресурсов на предприятии
А	В
1	2	2	12
2	1	2	8
3	4	0	16
4	0	4	12

Решение

1.
Составим
математическую модель задачи. Количество
товара А
обозначим х₁,
В
— х₂.
Доход от реализации товара А
составляет
2x₁
усл. ед., товара В
— 3x₂
усл. ед., общий доход — соответственно

F 
2x₁
+ 3x₂.

Поскольку торговому
предприятию нужно получить наибольшую
прибыль, то ставится задача максимизации
целевой функции:

F 
2x₁
+ 3x₂

max.

Ресурс 1-го вида
ограничен 12 единицами, при этом его
расходуется на реализацию товара А
2x₁
единиц, а
на реализацию товара В
— 2x₂
единиц.
Поскольку количество израсходованного
ресурса не должно превышать его запаса
на предприятии, можно записать следующее
ограничение:

2x₁
+ 2x₂

12.

Аналогично
записываются ограничения для других
ресурсов:

x₁
+ 2x₂

8;

4x₁

16;

4x₂

12.

Так как количество
реализованного товара не может быть
величиной отрицательной, то добавим
еще ограничения x₁

0 и x₂

0. Таким образом, математическая модель
задачи выглядит следующим образом:

2. Заполним ячейки
Excel соответствующими значениями (рис.
29).

Рисунок 29.
Экран Excel для
решения задачи линейного программирования

Ячейки А4:В4
отведены под значения переменных х₁
и х₂.
Этим ячейкам присваиваются начальные
значения (0; 0). После решения задачи Excel
запишет в эти ячейки найденные оптимальные
значения переменных х₁
и х₂.
Поэтому эти ячейки называются изменяемыми.

Далее нужно
подготовить данные для задания ограничений
задачи. В ячейки диапазона A7:B10
внесем коэффициенты при неизвестных в
ограничениях. Вычислим значение левой
части первого ограничения при начальных
значениях переменных. Для этого введем
в ячейку С7
формулу

=СУММПРОИЗВ($A$4:$B$4;A7:B7).

Ячейки С8:С10
заполняются формулами аналогично.
Формулу ячейки С7
можно скопировать с помощью автозаполнения.
Таким образом, ячейки C7:C10
содержат значения использованных
ресурсов (левые части ограничений). В
ячейки D7:D10
внесем количество ресурса, имеющегося
в наличии (правые части ограничений).

Вычислим значение
целевой функции при начальных значениях.
В ячейку А14
запишем формулу вычисления общего
дохода

=СУММПРОИЗВ(A4:B4;A12:B12).

Ячейка, содержащая
формулу вычисления значения целевой
функции модели, называется целевой.

Экран Excel в режиме
представления формул показан на рис.
30.

Рисунок 30.
Экран Excel в
режиме представления формул

3. Чтобы начать
процесс поиска решения, выполним команду
Сервис
/ Поиск
решения. На
экране появится окно Поиск
решения.

Замечание.
Если такого пункта в меню Сервис
не имеется, следует загрузить
соответствующую программу-надстройку.
Для этого выполним команду Сервис
/ Надстройки.
В открывшемся окне диалога установим
флажок в строке Поиск
решения
(рис. 31).

Рисунок 31.
Окно Надстройки

4. Установим курсор
в поле Установить
целевую
ячейку и
укажем ячейку модели, значение которой
должно быть изменено (максимизировано,
минимизировано или приравнено к
какому-либо определенному указанному
значению). В нашей модели целевой будет
ячейка, содержащая формулу расчета
прибыли А14
(рис. 32).

Рисунок 32.
Окно Поиск
решения

Целевая ячейка
должна содержать формулу, которая прямо
или косвенно ссылается на изменяемые
ячейки.

5. С помощью
переключателя Равной,
который может находиться в трех
положениях, зададим максимизацию,
минимизацию или установку определенного
значения целевой ячейки. В последнем
случае необходимо указать число в поле
Значение.
В данном примере установим переключатель
в положение Максимальному
значению.

6. В поле Изменяя
ячейки
установим ссылки на ячейки, которые
будут изменяться. Сделать это можно
двумя способами: введя адреса или имена
ячеек с клавиатуры либо указав ячейку
(диапазон ячеек) на рабочем листе с
помощью мыши.

При нажатии кнопки
Предположить
автоматически выделяются ячейки, на
которые есть прямая или косвенная ссылка
в формуле целевой ячейки.

Введем адрес
диапазона А4:В4.

7. Следующий этап
— определение ограничений. Для этого
нажмем кнопку Добавить.
На экране появится окно диалога Добавление
ограничения
(рис. 33).

В поле Ссылка
на ячейку
указывается адрес ячейки или диапазона
ячеек, для которых должно действовать
ограничение (левая часть ограничения).
В списке операторов нужно выбрать
оператор. В поле Ограничение
указывается число или делается ссылка
на какую-либо ячейку или диапазон (правая
часть ограничения).

Рисунок 33.
Окно Добавление
ограничения

Ограничения можно
задать как для изменяемых ячеек, так и
для целевой ячейки, а также для других
ячеек, прямо или косвенно присутствующих
в модели.

Если в поле
Ограничение
указана ссылка на диапазон ячеек, размер
этого диапазона должен совпадать с
размером диапазона, указанного в поле
Ссылка на
ячейку.

Введем первое
ограничение (требование неотрицательности
переменных):

$A$4:$B$4>=0.

Нажмем кнопку
Добавить,
чтобы продолжить ввод ограничений. Так
как все 4 ограничения имеют один и тот
же знак (),
то можно ввести их одной записью:

$С$7:$С$10<=$D$7:$D$10.

Далее нажмем кнопку
ОК,
чтобы завершить ввод ограничений и
вернуться в окно Поиск
решения.
Заданные условия появятся в списке
Ограничения.

С помощью кнопок
Добавить
и Изменить
можно при необходимости откорректировать
заданные ограничения.

Итак, целевая
ячейка, изменяемые ячейки и ограничения
для нашей модели заданы (см. рис. 32).

Далее мы можем
изменить параметры поиска решения,
заданные по умолчанию, а также сохранить
созданную модель поиска решения, чтобы
использовать ее в дальнейшем.

8. Нажмем кнопку
Параметры
в окне диалога Поиск
решения. На
экране появится окно Параметры
поиска решения
(рис. 34).

Рисунок 34.
Окно Параметры
поиска решения

Назовем
следующие элементы этого окна:

• Поле Максимальное
  время,
  служащее для ограничения времени,
  отпускаемого на поиск решения задачи.

• Поле Предельное
  число итераций,
  ограничивающее число промежуточных
  вычислений.

• Поля Относительная
  погрешность
  и Допустимое
  отклонение,
  служащие для задания точности, с которой
  ищется решение. Рекомендуется найти
  решение с величинами данных параметров,
  заданными по умолчанию, а затем повторить
  вычисления с меньшей погрешностью и
  допустимым отклонением.

• Флажок Линейная
  модель
  должен быть установлен в случае линейной
  задачи, а в случае нелинейной — сброшен.

• Флажок Показывать
  результаты итераций
  служит для приостановки поиска решения
  и просмотра результатов промежуточных
  вычислений.

• Флажок Автоматическое
  масштабирование
  служит для включения автоматической
  нормализации входных и выходных
  значений, качественно различающихся
  по величине (например при максимизации
  прибыли в процентах по отношению к
  вложениям, исчисляемым в миллионах
  рублей).

Установленные
параметры и ограничения поиска решения
можно сохранить в качестве модели. Для
этого служит кнопка Сохранить
модель
в окне Параметры
поиска решения.

В данном примере
следует установить флажок в строке
Линейная
модель
и вернуться в окно Поиск
решения,
нажав кнопку ОК.

После того, как
все параметры и ограничения будут
заданы, нужно только инициировать поиск.

9. Нажмем кнопку
Выполнить
в окне диалога Поиск
решения. По
мере того, как идет поиск, отдельные его
шаги будут отображаться в строке
состояния. Когда поиск закончится, в
таблицу будут внесены новые значения,
и на экране появится окно, сообщающее
о завершении операции (рис. 35).

Поскольку полученные
значения нас устраивают, установим
безымянный переключатель в положение
Сохранить
найденное решение,
тогда таблица будет обновлена. Отменить
результаты поиска можно, установив
переключатель в положение Восстановить
исходные
значения.

В случае, если
поиск закончился удачно, можно указать,
какие отчеты следует вставить в рабочую
книгу. Для этого в списке Тип
отчета
выделяется название нужного типа отчета
(или несколько названий с помощью клавиши
Ctrl). Оно будет вставлено на отдельном
листе в рабочую книгу перед листом с
исходными данными.

Когда
решение найти невозможно, Ехсе1 выводит
соответствующее сообщение в окне диалога
Результаты
поиска решения.
В этом случае возможность создать отчет
отсутствует, так как список Тип
отчета
становится недоступным.

Рисунок 35.
Результаты решения

Если планируется
использовать созданную модель в
дальнейшем, найденное решение можно
сохранить как сценарий, нажав кнопку
Сохранить
сценарий в
окне диалога Результаты
поиска решения.

Итак, нами получено
следующее решение задачи: х₁
= 4; х₂
= 2; F_max
= 14. Таким образом, следует реализовывать
по 4 единицы товара А
и 2 — товара В.
При этом общая прибыль будет наибольшей
и составит 14 усл. ед. Левые части
ограничений представляют собой количество
ресурсов, которые будут израсходованы
при данном плане реализации товаров, а
правые части — количество имеющихся в
наличии ресурсов. Поэтому можно сделать
вывод о том, какие ресурсы будут
израсходованы полностью (левая часть
равна правой), а каких ресурсов имеется
остаток. Очевидно, что в данной задаче
имеется остаток только 4-го ресурса,
составляющий 12 – 8 = 4 усл. ед.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Видео: Поиск решения. Задача о выборе инвестиций

Чтобы познакомиться с мощным инструментом Excel Поиск решения, рассмотрим и решим с вами задачу.

Необходимо найти оптимальные объемы выпуска трех видов продукции для получения максимальной прибыли от их продажи.

При решении данной задачи должны быть учтены следующие ограничения:

• общий объем производства – всего 300 изделий;
• должно быть произведено не менее 50 изделий А;
• должно быть произведено не менее 40 изделий В;
• должно быть произведено не более 40 изделий С.

1. Внести в новый рабочий лист данные для вычисления прибыли от продажи трех видов продукции, причем в ячейки столбца D, и в ячейку B6 должны быть введены формулы.
2. Запустить задачу поиска решений. Для этого: выполнить команду в Excel 2003 Сервис | Поиск решений … (В Excel 2007 и 2010 необходимо зайти в раздел Данные | Поиск решения)

и в окне “Поиск решений” ввести данные:

Видео: Урок 1.Поиск решения, оптимизация, оптимальный план производства

• в поле «Установить целевую ячейку» указать адрес D6;
• установить флажок «Равной максимальному значению»;
• в поле «Изменяя ячейки» определить изменяемые ячейки (B3:B5);
• в поле «Ограничения» по одному добавить каждое из следующих четырех ограничений задачи (B6=300- B3>=50- B4>=40- B5<=40). Для этого щелкнуть по кнопке «Добавить» и в появившемся окне «Добавление ограничения» ввести ссылку на ячейку (B6), оператор ограничения (=) и значение (300), для добавления следующего ограничения щелкнуть кнопку «Добавить» и повторить процедуру добавления ограничения- после ввода последнего ограничения щелкнуть кнопку «ОК».
• в диалоговом окне «Поиск решения» щелкнуть кнопку “Выполнить”;
• в диалоге “Результаты поиска решения” установить переключатель «Сохранить найденное решение», в окне «Тип отчета» выбрать «Результаты» и нажать кнопку “Ok”;

В результате с помощью средства Поиск решения будут найдены оптимальные объемы выпуска продукции для максимизации прибыли.

Видео: Поиск решения. Задача о выпуске продукции

Очень надеемся, что наша статья помогла Вам. Будем благодарны, если Вы нажмете +1 и/или Мне нравится внизу данной статьи или поделитесь с друзьями с помощью кнопок расположенных ниже.

Видео: Решение транспортной задачи закрытого типа с помощью Поиска решений

во втором поле выбрать оператор ограничения (>, Поиск решения).

Найденные решения (значения изменяемых ячеек) можно сохранить в качестве сценария. Для этого нужно:

1. В диалоговом окне Результаты поиска решения выбрать Сохранить сценарий.
2. В поле Название сценария ввести имя сценария. Просмотреть сценарии можно с помощью команды Данные > Работа с данными > Анализ что-если > Диспетчер сценариев > Сценарии.

С помощью программы Поиск решения можно создать три типа отчетов по результатам, полученным при успешном завершении процедуры решения.

Каждый отчет создается на отдельном листе текущей рабочей книги.

Для создания отчета надо в диалоговом окне Результаты поиска решения выбрать нужный тип отчета в поле Тип отчета. Можно выбрать сразу несколько типов (при выделении нескольких строк используется клавиша ).

• Результаты – отчет содержит целевую ячейку, список изменяемых ячеек, их исходные и конечные значения, ограничения и сведения о них.
• Устойчивость – отчет содержит сведения о степени зависимости модели от изменений величин, входящих в формулы, применяемые в задаче (формулы модели и формулы ограничений).
• Пределы – выводится целевая ячейка и ее значение, а также список изменяемых ячеек, их значений, нижних и верхних пределов и целевых результатов.

Рассмотрим применение процессора Excel для решения ЗЛП на примерах.

Задача 1. Планирование производства

Модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.

МП выпускает товары х₁,х₂,х₃,х₄, получая от реализации каждого прибыль в 60,70,120,130 руб. соответственно. Затраты на производство приведены в таблице.

Затраты	х1	х2	x3	х4	Всего
Трудовые	1	1	1	1	16
Сырьевые	6	5	4	1	110
Финансы	4	6	10	13	100

1. Максимум прибыли в зависимости от оптимального распределения затрат.
2. Минимум ресурсов, необходимых для получения максимальной прибыли.

Решение задачи средствами Excel состоит из 4 этапов:

1. Создание математической модели задачи ЛП.
2. Создание формы для ввода условий задачи, ввод в неё исходных данных и зависимостей из математической модели.
3. Ввод данных из формы в окно Excel Поиск решения из меню Данные.
4. Задание параметров поиска и решение задачи.

Создание математической модели задачи

Составим математическую модель процесса по описанию задачи:

— целевая функция прибыли.

— граничные условия модели, так как количество производимых товаров не может быть отрицательной величиной.

Для решения данной задачи c помощью программы MS Excel создадим новую книгу с именем Линейное программирование и изменим имя ее первого рабочего листа на Задача о производстве.

Создание формы

• Составление формы в виде:

A	B	C	D	E	F	G	H
1	Переменная	х7	х2	x3	х4	Формула	Знак	Св.член
2	Значение
3	Коэф. ЦФ	60	70	120	130	=СУММПРОИЗВ(В$2:Е$2;В3:Е3)	Max
4	Трудовые	1	1	1	1	=СУММПРОИЗВ(В$2:Е$2;В4:Е4)		16
5	Сырьевые	6	5	4	1	=СУММПРОИЗВ(В$2:Е$2;В5:Е5)		110
6	Финансы	4	6	10	13	=СУММПРОИЗВ(В$2:Е$2;В6:Е6)		100

• Запись в ячейки В3:Е3 коэффициентов целевой функции F (1), в В4:Е6 коэффициентов из системы ограничений (2) и в ячейки Н4:Н6 – свободных членов из системы (2).
• Ввод формул с помощью f_x – Мастера функций.

Для ввода формулы в целевую ячейку (целевой функции): щелкнуть левой клавишей мыши по ячейке F3 , затем по значку Мастера функций f_x на панели инструментов, в появившемся окне «Мастер функций, Шаг 1» выбрать категорию «Математические», далее выбрать функцию СУММПРОИЗВ, нажать клавишу ОК, в окне «Мастер функций Шаг 2» в поле Массив 1 ввести с клавиатуры В2:Е2 (ячейки, в которых будут варьироваться х₁..х₄), в поле Массив 2 ввести В3:Е3 (коэффициенты целевой функции ЦФ).

Примечание. Можно вводить В2:Е2 не с клавиатуры, а поставить курсор в окно Массив 1, а затем протащить курсор при нажатой левой клавише мыши по ячейкам В2:Е2, имена ячеек сами запишутся в окно. Аналогично поступить с полем Массив 2.

Нажать клавишу ОК, в ячейку F3 запишется формула 60х₁+70х₂+120х₃+ 130х₄ в виде СУММПРОИЗВ(В2:Е2;В3:Е3).

Чтобы не вводить формулы в другие ячейки, необходимо изменить тип адресации для ячеек В2:Е2 с относительной на абсолютную $B$2:$E$2 , установив курсор перед нужным адресом B2 и нажав функциональную клавишу F4 , затем повторить эти действия для адреса E2 . Формула примет следующий вид:

После внесенных изменений необходимо скопировать формулу в ячейки F4:F6 c помощью маркера заполнения. Для этого необходимо выделить ячейку F3 , содержащую нужную формулу, установить указатель мыши на черный квадратик в правом нижнем углу ячейки (он примет форму черного крестика) и протащить с помощью левой кнопки мыши на весь требуемый диапазон.

В результате копирования мы увидим следующие формулы:

• в ячейке F4 – СУММПРОИЗВ($В$2:$Е$2;В4:Е4),
• в ячейке F5 – СУММПРОИЗВ($В$2:$Е$2;В5:Е5),
• в ячейке F6 – СУММПРОИЗВ($В$2:$Е$2;В6:Е6).

Заполнение окна Поиск решения

Выбрать в пункте меню Данные команду Поиск решения, поставить курсор в поле целевой функции, выделить ячейку F3 в форме (или ввести F3 с клавиатуры), поставить переключатель в положение «Максимальному значению» (см. рис. 12.1 рис. 12.1). В поле «Изменяя ячейки» ввести $В$2:$Е$2(с клавиатуры или протащив мышью).

Нажать клавишу «Добавить», в окне «Добавление ограничения» в поле «Ссылка на ячейку» ввести F4 , выбрать через «стрелка вниз» знак ««, в поле справа ввести Н4 (рис. 12. рис. 12.2).

Аналогично через «Добавить» ввести , для системы ограничений (2), а также , , и .

Также необходимо добавить ограничения для получения целочисленных величин по количеству товаров: B2=цел, C2=цел, D2=цел и Е2=цел.

После ввода последнего граничного условия вместо «Добавить» нажать клавишу ОК, появится окно «Поиск решения».

Для изменения или удаления ограничений и граничных условий используются клавиши Изменить, Удалить.

Параметры поиска

В окне «Поиск решения» нажать клавишу «Параметры», выбрать по умолчанию Максимальное время – 100 с, число итераций – 100 (для большинства задач это количество просчётов подходит с большим запасом), установить флажок в строке «Линейная модель», нажать ОК, в появившемся окне Поиск Решения нажать Выполнить (рис. 12. рис. 12.3).

Результаты поиска решения с таблицей результатов:

A	B	C	D	E	F	G	H
1	Переменная	X1	X2	X3	X4	Формула	Знак	Св.член
2	Значение	10	0	6	0
3	Коэф. ЦФ	60	70	120	130	1320	Max
4	Трудовые	1	1	1	1	16		16
5	Сырьевые	6	5	4	1	84		110
6	Финансы	4	6	10	13	100		100

Таким образом оптимальный план Х(Х₁,Х₂,Х₃,Х₄)=(10,0,6,0) при минимальном использовании ресурсов

• Трудовые – 16 (У₁)
• Сырьевые – 84 (У₂)
• Финансы – 100 (У₃)

даёт максимум прибыли F в 1320 руб.

_Вывод: Максимальная прибыль F в 1320 руб. получается при выпуске только товаров Х₁ и Х₃ в количестве 10 и 6 штук соответственно, товары Х₃ и Х₄ выпускать не нужно (это приведёт к снижению прибыли). Трудовые (У₁) и финансовые (У₃) ресурсы используются полностью, по сырьевым ресурсам (У₂) есть запас в 110-84=26 ед.

Кроме того, это означает, что изменение трудовых ( y₁ ) и финансовых ( y₃ ) ресурсов приведёт к изменению прибыли F , а изменение сырьевых ресурсов ( y₂ ) – нет.

Разности между плановыми ресурсами и использованными являются двойственными переменными y₁, y₂ и y₃ сопряжённой задачи линейного программирования. В данном случае y₁=y₃=0 , а y₂=26 ед. Таким образом, ресурс y₂ можно уменьшить на 26 ед., тогда план по сырью тоже будет оптимальным.

Задача 2. Задача об оптимальной диете

Имеется n видов продуктов питания, в которых содержится m типов питательных веществ (белки, жиры, углеводы). В одной весовой единице продукта i-го типа содержится а_i единиц питательного вещества j-го вида . Известна минимальная суточная потребность b _j (j in <1,2. т>) человека в каждом из видов питательных веществ. Задана калорийность с_i одной весовой единицы i-го продукта ( i принадлежит <1, 2, . n>).

Требуется определить оптимальный состав рациона продуктов, такой, чтобы каждое питательное вещество содержалось в нем в необходимом количестве, обеспечивающем суточную потребность человека, и при этом суммарная калорийность рациона была минимальной.

Ведем в рассмотрение следующие переменные: х – весовое количество продукта питания i-го типа в суточном рационе.

Тогда в общем случае математическая постановка задачи об оптимальной диете может быть сформулирована следующим образом:

где множество допустимых альтернатив формируется следующей системой ограничений типа неравенств:

Для решения задачи об оптимальной диете с помощью программы MS Excel необходимо задать конкретные значения параметрам исходной задачи.

Для определенности предположим, что в качестве исходных типов продуктов рассматриваются: хлеб, мясо, сыр, бананы, огурцы, помидоры, виноград ( n = 7), а в качестве питательных веществ рассматриваются белки, жиры, углеводы ( m = 3).

Калорийность одной весовой единицы каждого из продуктов следующая:с₁ = 2060,с₂= 2430,с₃= 3600,с₄= 890,с₅= 140,с₆= 230, с₇ = 650. Содержание питательных веществ в каждом из продуктов может быть задано в форме нижеприведенной таблицы.

Минимальная суточная потребность в питательных веществах следующая: в белках b ₁ = 100, в жирах b ₂= 70, в углеводах b3 = 400.

Для решения данной задачи c помощью программы MS Excel создадим новую книгу с именем Линейное программирование и изменим имя ее второго рабочего листа на Задача о диете.

Таблица 1. Содержание питательных веществ в продуктах питания

Продукты/питательные вещества	Хлеб ржаной	Мясо баранина	Сыр «Российский»	Банан	Огурцы	Помидоры	Виноград
Белки	61	220	230	15	8	11	6
Жиры	12	172	290	1	1	2	2
Углеводы	420	0	0	212	26	38	155

Создание математической модели задачи

Составим математическую модель процесса по описанию задачи:

– целевая функция (суммарная калорийность продуктов).

– граничные условия

Создание формы

Для решения поставленной задачи выполним следующие подготовительные действия:

1. Внесем необходимые надписи в ячейки A1:I1, A2:A7, B4, I4, J4 .
2. В ячейки ВЗ:НЗ введем значения коэффициентов целевой функции: с₁ = 2060, с₂ = 2430, с₃ = 3600, с₄ = 890, с₅ = 140, с₆ = 230, с₇ = 650.
3. В ячейку I2 введем формулу: =СУММПРОИЗВ( b ₂:Н2;B3:H3), которая представляет целевую функцию (4).
4. В ячейки В5:Н7 введем значения коэффициентов ограничений, взятых из таблицы.

1. В ячейки J5 :J7 введем значения правых частей ограничений, соответствующих минимальной суточной потребности в питательных веществах: в белках b ₁=100 , жирах b ₂= 70 и углеводах b3 = 400.
2. В ячейку I5 введем формулу: =СУММПРОИЗВ($B$2:$H$2;В5:Н5), которая представляет левую часть первого ограничения (5).
3. Скопируем формулу, введенную в ячейку I5 , в ячейки I6 и I7 .
4. Внешний вид рабочего листа MS Office Excel с исходными данными для решения задачи об оптимальном рационе питания имеет следующий вид (pиc. 12.4).

Для отображения формул в ячейках рабочего листа необходимо выполнить команду меню: Формулы и на панели инструментов в группе Зависимости формул выбрать Показать формулы.

Заполнение окна Поиск решения

Для дальнейшего решения задачи следует вызвать мастер поиска решения, для чего необходимо выполнить операцию: Данные > Поиск решения.

После появления диалогового окна Поиск решения следует выполнить следующие действия:

1. В поле с именем Установить целевую ячейку: ввести абсолютный адрес ячейки $I$2 .
2. Для группы Равной: выбрать вариант поиска решения – минимальному значению.
3. В поле с именем Изменяя ячейки: ввести абсолютный адрес ячеек $B$2:$H$2 .
4. Добавить 3 ограничения, представляющие минимальные суточные потребности в питательных веществах. С этой целью выполнить следующие действия:
   • для задания первого ограничения в исходном диалоговом окне Поиск решения нажать кнопку с надписью Добавить (рис. 12.5 рис. 12.5, а);
   • в появившемся дополнительном окне выбрать ячейку $I$5 , которая должна отобразиться в поле с именем Ссылка на ячейку;
   • в качестве знака ограничения из выпадающего списка выбрать нестрогое неравенство » «;
   • в качестве значения правой части ограничения выбрать ячейку $J$5 ;
   • для добавления первого ограничения в дополнительном окне нажать кнопку с надписью Добавить;
   • аналогичным образом задать оставшиеся два ограничения (рис. 12.5 рис. 12.5, б).

Параметры

В окне «Поиск решения» нажать клавишу «Параметры», выбрать «Поиск решения Линейных задач симплекс-методом», нажать ОК, затем нажать Найти Решение (рис. 12.6 рис. 12.6, б).

После задания ограничений и целевой функции можно приступить к поиску численного решения, для чего следует нажать кнопку Выполнить. После выполнения расчетов программой MS Excel будет получено количественное решение, которое имеет вид, представленный на рис. 12. рис. 12.7.

Результатом решения задачи об оптимальной диете являются найденные оптимальные значения переменных: х₁ = 0, х₂ = 0,211, 3 = 0,109, х₄= 1,887, х₅ = 0, х₆ = 0, х₇ = 0, которым соответствует значение целевой функции: f_опт= 2587,140. При выполнении расчетов для ячеек В2:I2 был выбран числовой формат с 3 знаками после запятой.

Анализ найденного решения показывает, что для удовлетворения суточной потребности в питательных веществах (белки, жиры, углеводы) следует использовать 211 г мяса баранины, 109 г сыра и 1887 г бананов, совсем отказавшись от хлеба, огурцов, помидоров и винограда. При этом общая калорийность найденной оптимальной диеты будет приближенно равна 2590 ккал, что вполне соответствует малоактивному образу жизни без серьезных физических нагрузок. Напомним, что согласно медицинским данным, энергетические затраты работников интеллектуального труда (юристы, бухгалтера, врачи, педагоги) лежат в пределах 3000 ккал.

ЗАДАНИЕ

1. Составить математическую модель задачи линейного программирования.
2. Решить задачу линейного программирования в Excel с помощью Поиска решения.
3. Сохранить в виде модели установочные параметры.

Предприятие легкой промышленности выпускает две модели машин, причем каждая модель производится на отдельной технологической линии. Суточный объем производства первой линии – 80 изделий, второй линии – 85 изделий. На машину первой модели расходуются 12 однотипных элементов электронных схем, на машину второй модели – 6 таких же элементов. Максимальный суточный запас используемых элементов равен 800 единицам. Прибыль от реализации одной машины первой и второй моделей равна $30 и $40 соответственно. Определить оптимальный суточный объем производства первой и второй моделей.

Процесс изготовления двух видов промышленных изделий состоит в последовательной обработке каждого из них на трех приборах. Время использования этих приборов для производства данных изделий ограничено 10 ч. в сутки. Найти оптимальный объем производства изделий каждого вида.

Фирма имеет возможность рекламировать свою продукции, используя местные радио- и телевизионную сеть. Затраты на рекламу в бюджете фирмы ограничены $1000 в месяц. Каждая минута радиорекламы обходится в $5, а минута телерекламы – в $100. Фирма хотела бы использовать радиосеть, по крайней мере, в два раза чаще, чем сеть телевидения. Опыт прошлых лет показал, что объем сбыта, который обеспечивает каждая минута телерекламы, в 25 раз больше сбыта, обеспечиваемого одной минутой радиорекламы. Определить оптимальное распределение ежемесячно отпускаемых средств между радио- и телерекламой.

Фирма производит два вида продукции – А и B . Объем сбыта продукции вида A составляет не менее 70% общего объема реализации продукции обоих видов. Для изготовления продукции А и В используется одно и то же сырье, суточный запас которого ограничен величиной 120 кг. Расход сырья на единицу продукции A составляет 3 кг, а на единицу продукции В – 5 кг. Цены продукции А и В равны $20 и $60 соответственно. Определить оптимальное распределение сырья для изготовления продукции А и В.

Фирма выпускает женские шляпы двух фасонов. Трудоемкость изготовления шляпы фасона 1 вдвое выше трудоемкости изготовления шляпы фасона 2. Если бы фирма выпускала только шляпы фасона 1, суточный объем производства мог бы составить 60 шляп. Суточный объем сбыта шляп обоих фасонов ограничен диапазоном от 50 до 100 штук. Прибыль от продажи шляпы фасона 1 равна $6, а фасона 2 – $7. Определить какое количество шляп каждого фасона следует изготавливать, чтобы максимизировать прибыль.

Изделия четырех типов проходят последовательную обработку на двух станках. Время обработки одного изделия каждого типа на каждом из станков:

Затраты на производство одного изделия каждого типа определяются как величины, прямо пропорциональные времени использования станков (в машино-часах). Стоимость машино-часа составляет $10 и $15 для станка 1 и 2 соответственно. Допустимое время для использования станков для обработки изделий всех типов ограничено следующими значениями: 500 машино-часов – для станка 1 и 380 машино-часов для станка 2. Цены изделий типов 1,2,3 и 4 равны $65, $70, $55 и $45 соответственно. Составить план производства, максимизирующий чистую прибыль.

Завод выпускает изделия трех моделей ( I, II III ) Для их изготовления используется два вида ресурсов (А и В), запасы которых составляют – 5000 и 6000 единиц. Расходы ресурсов на одно изделие каждой модели:

Трудоемкость изготовления модели I вдвое больше, чем изделия модели II , и втрое больше, чем изделие модели III . Численность рабочих завода позволяет выпускать 1500 изделий I . Анализ условий сбыта показывает, что минимальный спрос на продукцию завода составляет 200, 200 и 150 изделий моделей I,II и III соответственно. Однако соотношение выпуска изделий моделей I,II и III должно быть равно 3:2:5. Удельная прибыль от реализации изделий моделей I,II и III составляет $30, $20 и $50 соответственно. Определить выпуск изделий, максимизирующий прибыль.

Требуется распределить имеющиеся денежные средства по четырем альтернативным вариантам. Игра имеет три исхода. Ниже приведены размеры выигрыша (или проигрыша) на каждый доллар, вложенный в соответствующий альтернативный вариант, для любого из трех исходов. У игрока имеется $500, причем, использовать в игре их можно только один раз. Точный исход игры заранее неизвестен, и, учитывая эту неопределенность, игрок решил распределить деньги так, чтобы максимизировать максимальную отдачу от этой суммы.

Бройлерное хозяйство птицеводческой фермы насчитывает 80000 цыплят, которые выращиваются до 8-недельного возраста и после соответствующей обработки поступают в продажу. Хотя недельный рацион цыплят зависит от их возраста, в дальнейшем будем считать, что в среднем (за 8 недель) он составляет 1 фунт.

Для того чтобы цыплята достигли к восьмой неделе необходимых весовых кондиций, кормовой рацион должен удовлетворять определенным требованиям по питательности. Этим требованиям могут соответствовать смеси различных видов кормов или ингредиентов. Ограничим наше рассмотрение только тремя ингредиентами: известняком, зерном и соевыми бобами. Ниже приведены данные, характеризующие содержание (по весу) питательных веществ в каждом из ингредиентов и удельную стоимость каждого ингредиента.

Смесь должна содержать:

• не менее 0.8%, но не более 1.2% кальция;
• не менее 22% белка;
• не более 5% клетчатки.

Необходимо определить количество каждого из трех ингредиентов, образующих смесь минимальной стоимости при соблюдении требований к общему расходу кормовой смеси и ее питательности.

Имеется n видов продуктов питания, в которых содержится m типов питательных веществ (белки, жиры, углеводы). В одной весовой единице продукта i-го типа содержится а_i единиц питательного вещества j-го вида . Известна минимальная суточная потребность b _j человека в каждом из видов питательных веществ. Задана калорийность сi одной весовой единицы i-го продукта ( i принадлежит <1, 2, . n >). Требуется определить оптимальный состав рациона продуктов, такой, чтобы каждое питательное вещество содержалось в нем в необходимом количестве, обеспечивающем суточную потребность человека, и при этом суммарная калорийность рациона была минимальной.

Для решения задачи об оптимальной диете с помощью программы MS Excel необходимо задать конкретные значения параметрам исходной задачи. Для определенности предположим, что в качестве исходных типов продуктов рассматриваются: хлеб, мясо, сыр, бананы, огурцы, помидоры, виноград ( n = 7), а в качестве питательных веществ рассматриваются белки, жиры, углеводы ( m = 3). Калорийность одной весовой единицы каждого из продуктов следующая:с₁ = 2060,с₂= 2430,с₃= 3600,с₄= 890,с₅= 140,с₆= 230, с₇ = 650. Содержание питательных веществ в каждом из продуктов может быть задано в форме следующей таблицы (см. табл.).

Таблица 1. Содержание питательных веществ в продуктах питания

Продукты/питательные вещества	Хлеб ржаной	Мясо баранина	Сыр «Российский»	Банан	Огурцы	Помидоры	Виноград
Белки	66	225	235	20	13	16	11
Жиры	17	177	295	1	1	7	7
Углеводы	425	0	0	217	31	43	200

Минимальная суточная потребность в питательных веществах следующая: в белках b ₁ = 105, в жирах b ₂ = 75, в углеводах b ₃ = 405.

Определить суточную потребности в питательных веществах (белки, жиры, углеводы) и общую калорийность оптимальной диеты.

Предприятие электронной промышленности выпускает две модели радиоприемников, причем каждая модель производится на отдельной технологической линии. Суточный объем производства первой линии – 60 изделий, второй линии – 75 изделий. На радиоприемник первой модели расходуются 10 однотипных элементов электронных схем, на радиоприемник второй модели – 8 таких же элементов. Максимальный суточный запас используемых элементов равен 800 единицам. Прибыль от реализации одного радиоприемника первой и второй моделей равна $30 и $20 соответственно. Определить оптимальный суточный объем производства первой и второй моделей.

Процесс изготовления двух видов промышленных изделий состоит в последовательной обработке каждого из них на трех станках. Время использования этих станков для производства данных изделий ограничено 10 ч. в сутки. Найти оптимальный объем производства изделий каждого вида.

Фирма имеет возможность рекламировать свою продукции, используя местные радио- и телевизионную сеть. Затраты на рекламу в бюджете фирмы ограничены $1000 в месяц. Каждая минута радиорекламы обходится в $5, а минута телерекламы – в $100. Фирма хотела бы использовать радиосеть, по крайней мере, в два раза чаще, чем сеть телевидения. Опыт прошлых лет показал, что объем сбыта, который обеспечивает каждая минута телерекламы, в 25 раз больше сбыта, обеспечиваемого одной минутой радиорекламы. Определить оптимальное распределение ежемесячно отпускаемых средств между радио- и телерекламой.

Фирма производит два вида продукции – A и B . Объем сбыта продукции вида A составляет не менее 60% общего объема реализации продукции обоих видов. Для изготовления продукции А и В используется одно и то же сырье, суточный запас которого ограничен величиной 100 кг. Расход сырья на единицу продукции A составляет 2 кг, а на единицу продукции В – 4 кг. Цены продукции А и В равны $20 и $40 соответственно. Определить оптимальное распределение сырья для изготовления продукции А и В.

Фирма выпускает ковбойские шляпы двух фасонов. Трудоемкость изготовления шляпы фасона 1 вдвое выше трудоемкости изготовления шляпы фасона 2. Если бы фирма выпускала только шляпы фасона 1, суточный объем производства мог бы составить 60 шляп. Суточный объем сбыта шляп обоих фасонов ограничен диапазоном от 50 до 100 штук. Прибыль от продажи шляпы фасона 1 равна $8, а фасона 2 – $5. Определить какое количество шляп каждого фасона следует изготавливать, чтобы максимизировать прибыль.

Изделия четырех типов проходят последовательную обработку на двух станках. Время обработки одного изделия каждого типа на каждом из станков:

Затраты на производство одного изделия каждого типа определяются как величины, прямо пропорциональные времени использования станков (в машино-часах). Стоимость машино-часа составляет $10 и $15 для станка 1 и 2 соответственно. Допустимое время для использования станков для обработки изделий всех типов ограничено следующими значениями: 500 машино-часов – для станка 1 и 380 машино-часов для станка 2. Цены изделий типов 1,2,3 и 4 равны $65, $70, $55 и $45 соответственно. Составить план производства максимизирующий чистую прибыль.

Завод выпускает изделия трех моделей ( I, II III ). Для их изготовления используется два вида ресурсов (А и В), запасы которых составляют – 4000 и 6000 единиц. Расходы ресурсов на одно изделие каждой модели:

Трудоемкость изготовления модели I вдвое больше, чем изделия модели II , и втрое больше, чем изделие модели III . Численность рабочих завода позволяет выпускать 1500 изделий I . Анализ условий сбыта показывает, что минимальный спрос на продукцию завода составляет 200, 200 и 150 изделий моделей I,II и III соответственно. Однако соотношение выпуска изделий моделей I,II и III должно быть равно 3:2:5. Удельная прибыль от реализации изделий моделей I,II и III составляет $30, $20 и $50 соответственно. Определить выпуск изделий, максимизирующий прибыль.

Некоторое производственное предприятие выпускает три вида клея. Для производства клея используется 4 типа химических веществ: крахмал, желатин, квасцы и мел. Расход этих веществ в кг для получения 1 кг каждого вида клея и их запас на складе предприятия представлены в таблице.

Таблица 1. Расход химических веществ на изготовления клея, их запас на складе

Вид клея /Химические вещества	Клей № 1	Клей № 2	Клей № 3	Запас на складе
Крахмал	0,4	0,3	0,2	20
Желатин	0,2	0,3	0,4	35
Квасцы	0,05	0,07	0,1	7
Мел	0,01	0,05	0,15	10

Стоимость каждого вида клея для оптовых покупателей следующая:с₁ = 380 руб/кг,с₂ =430 руб/кг,с₃ = 460 руб/кг. Требуется определить оптимальный объем выпуска клея каждого вида, обеспечивающий максимум общей стоимости готовой продукции.

Бройлерное хозяйство птицеводческой фермы насчитывает 20000 цыплят, которые выращиваются до 8-недельного возраста и после соответствующей обработки поступают в продажу. Хотя недельный рацион цыплят зависит от их возраста, в дальнейшем будем считать, что в среднем (за 8 недель) он составляет 1 фунт.

Для того чтобы цыплята достигли к восьмой неделе необходимых весовых кондиций, кормовой рацион должен удовлетворять определенным требованиям по питательности. Этим требованиям могут соответствовать смеси различных видов кормов или ингредиентов. Ограничим наше рассмотрение только тремя ингредиентами: известняком, зерном и соевыми бобами. Ниже приведены данные, характеризующие содержание (по весу) питательных веществ в каждом из ингредиентов и удельную стоимость каждого ингредиента.

Смесь должна содержать:

• не менее 0.8%, но не более 1.2% кальция;
• не менее 22% белка;
• не более 5% клетчатки.

Необходимо определить количество каждого из трех ингредиентов, образующих смесь минимальной стоимости при соблюдении требований к общему расходу кормовой смеси и ее питательности.

Имеется конечное число видов продуктов питания: ананас, арбуз, грейпфрут, язык говяжий, сардельки говяжьи, хлеб «Бородинский», картофель ( n = 7), а в качестве питательных веществ рассматриваются белки, жиры, углеводы ( m = 3). Калорийность 1 кг каждого из продуктов следующая:с₁ = 470,с₂= 380,с₃ = 350,с₄ = 1460,с₅ = 2150,с₆ = 2070, с₇ = 800. Минимальная суточная потребность в питательных веществах следующая: в белках b ₁ = 100, в жирах b ₂ = 70, в углеводах b3 = 400. Содержание питательных веществ в каждом из продуктов может быть задано в форме нижеприведенной таблицы (табл.).

Требуется определить такой рацион питания, чтобы каждое питательное вещество содержалось в нем в необходимом количестве, обеспечивающем суточную потребность человека, и при этом суммарная калорийность рациона была минимальной.

Поиск решения задач в Excel с примерами

Пользователи Excel давно и успешно применяют программу для решения различных типов задач в разных областях.

Excel – это самая популярная программа в каждом офисе во всем мире. Ее возможности позволяют быстро находить эффективные решения в самых разных сферах деятельности. Программа способна решать различного рода задачи: финансовые, экономические, математические, логические, оптимизационные и многие другие. Для наглядности мы каждое из выше описанных решение задач в Excel и примеры его выполнения.

Решение задач оптимизации в Excel

Оптимизационные модели применяются в экономической и технической сфере. Их цель – подобрать сбалансированное решение, оптимальное в конкретных условиях (количество продаж для получения определенной выручки, лучшее меню, число рейсов и т.п.).

В Excel для решения задач оптимизации используются следующие команды:

Для решения простейших задач применяется команда «Подбор параметра». Самых сложных – «Диспетчер сценариев». Рассмотрим пример решения оптимизационной задачи с помощью надстройки «Поиск решения».

Условие. Фирма производит несколько сортов йогурта. Условно – «1», «2» и «3». Реализовав 100 баночек йогурта «1», предприятие получает 200 рублей. «2» — 250 рублей. «3» — 300 рублей. Сбыт, налажен, но количество имеющегося сырья ограничено. Нужно найти, какой йогурт и в каком объеме необходимо делать, чтобы получить максимальный доход от продаж.

Известные данные (в т.ч. нормы расхода сырья) занесем в таблицу:

На основании этих данных составим рабочую таблицу:

1. Количество изделий нам пока неизвестно. Это переменные.
2. В столбец «Прибыль» внесены формулы: =200*B11, =250*В12, =300*В13.
3. Расход сырья ограничен (это ограничения). В ячейки внесены формулы: =16*B11+13*B12+10*B13 («молоко»); =3*B11+3*B12+3*B13 («закваска»); =0*B11+5*B12+3*B13 («амортизатор») и =0*B11+8*B12+6*B13 («сахар»). То есть мы норму расхода умножили на количество.
4. Цель – найти максимально возможную прибыль. Это ячейка С14.

Активизируем команду «Поиск решения» и вносим параметры.

После нажатия кнопки «Выполнить» программа выдает свое решение.

Оптимальный вариант – сконцентрироваться на выпуске йогурта «3» и «1». Йогурт «2» производить не стоит.

Решение финансовых задач в Excel

Чаще всего для этой цели применяются финансовые функции. Рассмотрим пример.

Условие. Рассчитать, какую сумму положить на вклад, чтобы через четыре года образовалось 400 000 рублей. Процентная ставка – 20% годовых. Проценты начисляются ежеквартально.

Оформим исходные данные в виде таблицы:

Так как процентная ставка не меняется в течение всего периода, используем функцию ПС (СТАВКА, КПЕР, ПЛТ, БС, ТИП).

1. Ставка – 20%/4, т.к. проценты начисляются ежеквартально.
2. Кпер – 4*4 (общий срок вклада * число периодов начисления в год).
3. Плт – 0. Ничего не пишем, т.к. депозит пополняться не будет.
4. Тип – 0.
5. БС – сумма, которую мы хотим получить в конце срока вклада.

Вкладчику необходимо вложить эти деньги, поэтому результат отрицательный.

Для проверки правильности решения воспользуемся формулой: ПС = БС / (1 + ставка) кпер . Подставим значения: ПС = 400 000 / (1 + 0,05) 16 = 183245.

Решение эконометрики в Excel

Для установления количественных и качественных взаимосвязей применяются математические и статистические методы и модели.

Дано 2 диапазона значений:

Значения Х будут играть роль факторного признака, Y – результативного. Задача – найти коэффициент корреляции.

Для решения этой задачи предусмотрена функция КОРРЕЛ (массив 1; массив 2).

Решение логических задач в Excel

В табличном процессоре есть встроенные логические функции. Любая из них должна содержать хотя бы один оператор сравнения, который определит отношение между элементами (=, >, =, Пример задачи. Ученики сдавали зачет. Каждый из них получил отметку. Если больше 4 баллов – зачет сдан. Менее – не сдан.

1. Ставим курсор в ячейку С1. Нажимаем значок функций. Выбираем «ЕСЛИ».
2. Заполняем аргументы. Логическое выражение – B1>=4. Это условие, при котором логическое значение – ИСТИНА.
3. Если ИСТИНА – «Зачет сдал». ЛОЖЬ – «Зачет не сдал».

Решение математических задач в Excel

Средствами программы можно решать как простейшие математические задачки, так и более сложные (операции с функциями, матрицами, линейными уравнениями и т.п.).

Условие учебной задачи. Найти обратную матрицу В для матрицы А.

1. Делаем таблицу со значениями матрицы А.
2. Выделяем на этом же листе область для обратной матрицы.
3. Нажимаем кнопку «Вставить функцию». Категория – «Математические». Тип – «МОБР».
4. В поле аргумента «Массив» вписываем диапазон матрицы А.
5. Нажимаем одновременно Shift+Ctrl+Enter — это обязательное условие для ввода массивов.

Возможности Excel не безграничны. Но множество задач программе «под силу». Тем более здесь не описаны возможности которые можно расширить с помощью макросов и пользовательских настроек.

Практическая работа №11

Тема: Задачи оптимизации (поиск решения) в MS Excel.

Цель: — изучение технологии поиска решения для задач
оптимизации (минимизации, максимизации).

Вид
работы: фронтальный

Время
выполнения: 2 часа

Задания к практической работе

Задание
1. Минимизация фонда заработной платы
фирмы.

Пусть известно, что для нормальной работы фирмы
требуется 5…7 курьеров, 8…10 младших менеджеров, 10 менеджеров, 3 заведующих
отделами, главный бухгалтер, программист, системный аналитик, генеральный
директор фирмы.

Общий месячный фонд зарплаты должен быть минимален.
Необходимо определить, какими должны быть оклады сотрудников фирмы, при
условии, что оклад курьера не должен быть меньше 1400 р.

В качестве модели решения этой задачи возьмем линейную
модель. Тогда условие задачи имеет вид N₁*A₁*x+N₂*(A₂*x+B₂)+…+N₈*(A₈*x+B₈)
= Минимум, где N_i – количество работников данной специальности; x
– зарплата курьера; A_i и B_i – коэффициенты заработной
платы сотрудников фирмы.

Ход работы

1.  
Запустите редактор электронных
таблиц Microsoft Excel и откройте созданный в Практической работе 4 файл
«Штатное расписание».

Скопируйте содержимое листа «Штатное расписание 1» на
новый лист и присвойте копии листа имя «Штатное расписание 2».

2.  
В меню Данные – Анализ «что –
если» активизируйте команду Поиск решения (рис. 1).

3.  
В окне Установить целевую
ячейку укажите ячейку F14, содержащую модель – суммарный фонд заработной
платы.

Рисунок 1 — Задание условий для минимизации фонда заработной
платы

Поскольку необходимо минимизировать общий месячный
фонд зарплаты, активизируйте кнопку равный – Минимальному значению.

В окне Изменяя ячейки укажите адреса ячеек, в
которых будет отражено количество курьеров и младших менеджеров, а также
зарплата курьера — $E$6:$E$7:$D$3 (при задании ячеек E6, E7 и D3 держите
нажатой клавишу [Ctrl]).

Используя кнопку Добавить в окнах Поиск
решения и Добавление ограничений, опишите все ограничения задачи:
количество курьеров изменяется от 5 до 7, младших менеджеров од 8 до 10, а
зарплата курьера >1400 (рис.2).

Рисунок
2 — Добавление ограничений для минимизации фонда заработной платы

Ограничения наберите в виде

$D$3>=1400

$E$6>5

$E$6<7

$E$7>=8

$E$7 <=10.

Активизируйте кнопку Параметры, введите
параметры поиска, как показано на рис. 3.

Рисунок
3 — Задание параметров поиска решения по минимизации фонда заработной платы.

Окончательный вид окна Поиск решения приведен
на рис. 1.

Запустите процесс поиска решения нажатием кнопки Выполнить.
В открывшемся диалоговом окне Результаты поиска решения задайте
опцию Сохранить найденное решение (рис. 4).

Рисунок
4 — Сохранение найденного при поиске решения

Решение задачи приведено на рис. 5. Оно тривиально:
чем меньше сотрудников и чем меньше их оклад, тем меньше месячный фонд
заработной платы.

Рисунок
5 — Минимизация фонда заработной платы

Задание
2. Составление плана выгодного
производства.

Фирма производит несколько видов продукции из одного и
того же сырья – А, В и С. Реализация продукции А дает прибыль 10 р., В – 15 р.
и С – 20 р. на единицу изделия.

Продукцию можно производить в любых количествах,
поскольку известно, что сбыт обеспечен, но ограничены запасы сырья. Необходимо
определить, какой продукции и сколько надо произвести, чтобы общая прибыль от
реализации была максимальной.

Нормы расхода сырья на производство продукции каждого
вида приведены в табл. 1.

Таблица 1

Сырье	Нормы расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	18	15	12	350
Сырье 2	6	4	8	200
Сырье 3	5	3	3	100
Прибыль	10	15	20

Ход работы

1.  
Запустите редактор электронных таблиц
Microsoft Excel и создайте новую электронную книгу.

2.  
Создайте расчетную таблицу как на
рис. 6. Введите исходные данные и формулы в электронную таблицу. Расчетные
формулы имеют такой вид:

Расход сырья 1=(количество сырья 1) * (норма расхода
сырья А) + (количество сырья 1) * (норма расхода сырья В) + (количество сырья
1) * (норма расхода сырья С).

Значит, в ячейку F5 нужно ввести формулу =
B5*$B$9+C5*$C$9+D5*$D$9.

Обратите внимание, что значения количества сырья
каждого вида пока не известны и будут подобраны в процессе решения задания
(ячейки В9:D9 пока пустые).

(Общая прибыль по А) = (прибыль на ед.
изделий А) * (количество А),

Следовательно в ячейку В10 следует
ввести формулу = В8 * В9.

Итоговая общая прибыль = (Общая прибыль
по А) + (Общая прибыль по В) + (Общая прибыль по С),

значит в ячейку Е10 следует ввести
формулу = СУММ(В10:D10).

Рисунок 6 — Исходные
данные для Задания 2

3.  
В меню Данные активизируйте
команду Поиск решения и введите параметры поиска, как указано на рис 7.

Рисунок 7 — Задание
условий и ограничений для поиска решений

В качестве целевой ячейки укажите ячейку «Итоговая
общая прибыль» (Е10), в качестве изменяемых ячеек – ячейки количества сырья –
(В9:D9).

Не забудьте задать максимальное значение суммарной
прибыли и указать ограничения на запас сырья:

расход сырья 1<=350; расход сырья 2<=200; расход
сырья 3<=100, а также положительные значения количества сырья А,  В, С
>=0.

Установите параметры поиска решения (рис. 8). Для
этого кнопкой Параметры откройте диалоговое окно Параметры поиска
решения, установите параметры по образцу, задайте линейную модель расчета (Линейность
модели).

Рисунок 8 — Задание
параметров поиска решения

4.  
Кнопкой Выполнить запустите
Поиск решения. Если вы сделали все верно, то решение будет как на рис.
9.

Рисунок 9 — Найденное
решение максимизации прибыли при заданных ограничениях

5.  
Сохраните созданный документ под
именем «План производства».

Вывод. Из решения видно, что оптимальный план выпуска предусматривает
изготовление 5,56 кг продукции В и 22,22
кг продукции С. Продукцию А производить не стоит. Полученная прибыль при этом
состоит 527,78 р.

Задание
3. Используя файл «План производства»
(см.задание 2), определить план выгодного производства, т. е. какой продукции и
сколько необходимо произвести, чтобы общая прибыль от реализации была
максимальной.

Выберите нормы расхода сырья на производство продукции
каждого вида и ограничения по запасам сырья из таблицы соответствующего
варианта (5 вариантов):

Вариант 1

Сырье	Норма расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	25	17	11	500
Сырье 2	9	7	10	400
Сырье 3	15	8	5	300
Прибыль на ед. изделия	5	10	12
Количество продукции	?	?	?
Общая прибыль	?	?	?	?

Вариант 2

Сырье	Норма расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	12	11	8	3500
Сырье 2	14	15	2	280
Сырье 3	8	9	10	711
Прибыль на ед. изделия	10	9	8
Количество продукции	?	?	?
Общая прибыль	?	?	?	?

Вариант 3

Сырье	Норма расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	10	20	15	2700
Сырье 2	16	25	13	3800
Сырье 3	8	9	10	1200
Прибыль на ед. изделия	7	8	6
Количество продукции	?	?	?
Общая прибыль	?	?	?	?

Вариант 4

Сырье	Норма расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	14	15	19	460
Сырье 2	7	8	12	820
Сырье 3	17	24	6	214
Прибыль на ед. изделия	15	10	25
Количество продукции	?	?	?
Общая прибыль	?	?	?	?

Вариант 5

Сырье	Норма расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Сырье 1	12	18	3	625
Сырье 2	16	25	13	227
Сырье 3	8	9	10	176
Прибыль на ед. изделия	18	15	9
Количество продукции	?	?	?
Общая прибыль	?	?	?	?

Рекомендуемая
литература: 1, 2, 3, 4