Компьютерная модель в excel пример - Word и Excel - помощь в работе с программами

Цели мероприятия:

1. Дидактические:

рассмотрение этапов информационного моделирования на примере решения
конкретных задач;
закрепление навыков работы в MS Excel;
установление межпредметных связей: информатики и математики.

2. Развивающие:

развитие познавательного интереса, воображения;
развитие умений применять знания на практике.

3. Воспитательные:

расширение научного кругозора;
воспитание самостоятельности в работе.

Учебно-методическое обеспечение: презентация (Презентация),
ПО MS Excel, ПО MS PowerPoint, методические указания.

Оборудование: мультимедийная установка, персональные компьютеры.

Ход конференции

Преподаватель: Межпредметное значение информатики в значительной
степени проявляется именно через внедрение компьютерного моделирования в
различные научные и прикладные области: математику и физику, технику, биологию и
медицину, экономику, управление и многие другие. С помощью компьютерного
моделирования решаются многие научные и производственные задачи. Гибким
инструментом для компьютерного моделирования является MS Excel.

Возможности электронных таблиц Microsoft Excel весьма многогранны. Всем
известно, что Excel является мощным вычислительным инструментом, позволяющим
производить простые и сложные расчеты в различных областях человеческой
деятельности: математике, физике, инженерных науках, экономике, технологии. На
этом уроке мы рассмотрим использование электронных таблиц для решения
математических задач и уравнений.

Теоретическая часть

Преподаватель: Рассмотрим этапы информационного моделирования.

1. Модель задачи.

Пусть вам надо решить какую-либо задачу, и вы хотите воспользоваться для
этого помощью компьютера. С чего начать? Прежде всего, нужно разобраться, что
дано, что требуется получить, как связаны исходные данные и результаты.
Предположения, которые позволяют в море информации об изучаемом явлении или
объекте определить исходные данные, понять, что будет служить результатом и
какова связь между исходными данными и результатом, называют моделью задачи.
(Презентация. Слайд 2)

2. Понятие математической модели.

В моделировании есть два различных пути. Во-первых, это использование
натурных моделей. Но если модель должна отображать реальность в абстрактной
форме, то в таком случае всегда привлекаются средства математики, и мы имеем
дело с математической моделью.

Математическая модель выражает существенные признаки объекта или процесса
языком уравнений и других математических средств. (Презентация. Слайд 3)

Собственно говоря, в историческом аспекте сама математика обязана своим
существованием тому, что пыталась отражать, т.е. моделировать, на своем
специфическом языке закономерности окружающего мира.

Под математической моделью понимают систему математических соотношений –
формул, уравнений, неравенств и т.д., отражающих существенные свойства объекта
или процесса. (Презентация. Слайд 3)

Математическое моделирование в наше время гораздо более всеобъемлющее, нежели
моделирование натурное. Математический аппарат для моделирования объектов и
процессов реального мира ученые использовали очень давно, но огромный толчок
математическому моделированию дало появление ЭВМ, которые сегодня помогают в
этой деятельности. Использование математического моделирования – это самый общий
метод научных исследований.

Простой пример. Представьте, что нужно определить площадь поверхности
письменного стола. Как обычно поступают в таком случае? Измеряют длину и ширину
стола, а затем перемножают полученные числа. Это фактически означает, что
реальный объект – поверхность стола – заменяется абстрактной математической
моделью – прямоугольником. Площадь этого прямоугольника и считается искомой
величиной.

Как видно, из всех свойств стола мы выделили три: форму поверхности
(прямоугольник) и длины двух сторон. Для нас не важны ни цвет стола, ни
материал, из которого он сделан, ни то, как стол используется. (Если бы мы
решали другую задачу о столе, например, сколько стоит его изготовление, то
возможно, для нас важна была бы как раз эта информация.) (Презентация. Слайд 4)

Предположив, что поверхность стола – прямоугольник, мы легко указываем
исходные данные и находим результат. Они связаны соотношение S = a * b.
(Презентация. Слайд 5)

Сделанное предположение позволило «перевести» нашу задачу на язык чисел: и
исходные данные, и результат – числа, а соотношение между ними задается
математической формулой.

Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально
определять поведение реального объекта. Кроме того, анализ математической модели
позволяет выделить наиболее существенные свойства данного объекта (процесса), на
которые надо обратить внимание при принятии решения.

3. Этапы решения задач на компьютере.

1 этап. Постановка задачи – точная формулировка условий и целей
решения, описание наиболее существенных свойств объекта. (Презентация. Слайд 6)

2 этап. Построение математической модели – описание наиболее
существенных свойств объекта с помощью математических формул. (Презентация.
Слайд 6)

3 этап. Создание компьютерной модели – выражение математической модели
на понятном для компьютера языке. Существуют два принципиально различных пути
построения компьютерной модели:

Построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков
программирования.
Построение компьютерной модели и использованием ПО компьютера
(приложений Windows – электронных таблиц, СУБД и пр.). (Презентация. Слайд
7)

4 этап. Проведение компьютерного эксперимента (исследование модели) –
если компьютерная модель существует в виде программы на одном из языков
программирования, то её нужно запустить на выполнение и получить результаты;
если компьютерная модель исследуется в приложении, например, в электронных
таблицах, можно провести сортировку или поиск данных, построить диаграмму или
график и т.д. (Презентация. Слайд

5 этап. Анализ полученных результатов и корректировка модели – в
случае различия результатов, полученных при исследовании модели, с измеряемыми
параметрами реальных объектов можно сделать вывод, что на предыдущих этапах
построения модели были допущены ошибки или неточности. В этом случае необходимо
провести корректировку модели, причём уточнение модели может проводиться
многократно, пока анализ результатов не покажет их соответствие изучаемому
объекту. (Презентация. Слайд 9)

Рассмотрим конкретные задачи математического моделирования. Для этого будем
использовать приложение Windows – электронные таблицы MS Excel. Для этих целей в
Excel имеется много возможностей: вычисление по формулам, построение диаграмм и
графиков, поиск решения, подбор параметра и т.д.

Практическая часть

Студент 1:

Задача 1. Необходимо покрасить краской стены кухни. Сколько
потребуется банок краски, если известно, что

размеры кухни 405 × 310 × 285 см;
88% площади стен занимает кафельная плитка;
1 банка краски предназначена для покраски площади 5 м²?
(Презентация. Слайд 10)

Решение.

Постановка задачи.

Дано:

a = 405 см – длина комнаты,
b = 310 см – ширина комнаты,
c = 285 см – высота комнаты,
1 – 0,88 = 0,12 – часть комнаты для покраски (без кафеля),
5 м² – площадь покраски при использовании 1 банки краски.

Найти: необходимое для покраски стен кухни количество банок краски.
(Презентация. Слайд 11)

Математическая модель.

S_{стен с кафелем} =2(a + b)c.
S_{стен для покраски} = 2(a + b)c * 0,12.

Чтобы определить, сколько потребуется банок краски, надо площадь для покраски
разделить на 5 м², т. е. S_{стен для покраски} /5 и результат
округлить до целых.

Моделирование в среде ЭТ.

Заносим данные задачи в электронную таблицу, вводим формулы.
Электронная таблица в режиме отображения формул. (Приложение
1. Презентация. Слайд 12)
Электронная таблица в режиме отображения значений. (Приложение
2. Презентация. Слайд 13)
С помощью MS Excel мы определили, что для покраски стен кухни необходима 1 банка
краски.

Студент 2:

Задача 2. Через иллюминатор корабля требуется вытащить сундук с
драгоценностями. Удастся ли это сделать?

Решение.

Постановка задачи.

Иллюминатор корабля имеет форму круга. Будем считать, что сундук имеет форму
параллелепипеда. Чтобы вытащить сундук, необходимо, чтобы диаметр иллюминатора
был больше любой из трех диагоналей поверхности сундука. (Презентация. Слайд 14)

Математическая модель.

Пусть r – радиус иллюминатора,
a, b, c – размеры сундука,
d1, d2, d3 – диагонали боковых поверхностей сундука. (Презентация. Слайд 15)

Сундук можно вытаскивать через иллюминатор одной из трех боковых граней,
следовательно, достаточно, чтобы диагональ иллюминатора оказалась меньше одной
из трех диагоналей сундука, т.е. должно быть истинно хотя бы одно из условий:

ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(a^2+b^2));1;0)
ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(a^2+c^2));1;0)
ЕСЛИ((2*R>КОРЕНЬ(с^2+b^2));1;0)

(Презентация. Слайд 16)

Моделирование в среде ЭТ.

Заносим данные задачи в электронную таблицу, вводим формулы.
Электронная таблица в режиме отображения формул. (Приложение
3. Презентация. Слайд 17)
Электронная таблица в режиме отображения значений. (Приложение
4.Презентация. Слайд 18)

Компьютерный эксперимент.

В электронной таблице находим сумму трех условий. Если сумма равна 0, делаем
вывод «Сокровища недоступны», иначе «Сокровища доступны» (Слайд 19 Презентация).

Студент 3:

Задача 3. Решить уравнение х4-4х3-10х2+37х-14=0 (Слайд 20
Презентация).

Решение.

Необходимо построить график функции у = х⁴– 4х³ – 10х²+ 37х – 14. Точки пересечения графика с осью Х будут решениями данного
уравнения. Составляем в MS Excel таблицу значений функции. (Приложение
5. Презентация. Слайд 21)

Построим график функции (диаграмму). (Приложение 5.
Презентация. Слайд 22)

Мы видим, что график четырежды пересекает ось ОХ, значит уравнение х⁴– 4х³– 10х²+ 37х –14 = 0 имеет четыре корня.

Из таблицы и графика можно определить промежутки, в которых находятся корни
этого уравнения:

х₁[–3,5; –3], х₂[0; 0,5], х₃[2; 2,5], х₄[4,5; 5].

(Презентация. Слайд 23)

Затем с помощь анализа «что-если»/Подбор параметра можно
уточнить значения корней. Для этого следует активизировать ячейку со значением
функции у = 55,56, соответствующим значению аргумента х = -3,5, или ячейку со
значением у = -26, соответствующим х = -3, и выполнить команду Данные/группа
Работа с данными/Анализ «что-если»/Подбор параметра. Появится
одноименное диалоговое окно с тремя строками (Слайд 23 Презентация).

В первой строке указан адрес выбранного значения функции. Во второй нужно
установить курсор и занести подбираемое значение функции, указанное в правой
части данного уравнения (в нашем случае – число 0). А затем, установив курсор в
третьей строке, надо щелкнуть мышью на ячейке с соответствующим значением
аргумента, чтобы получить абсолютное значение этого адреса, затем щелкнуть ОК.

Аналогично проверяются корни из других промежутков.

Из результирующей таблицы выбираем корни уравнения. (Приложение
5. Презентация. Слайд 24)

Преподаватель: С особым вниманием следует применять этот способ для
решения уравнений, у которых графики функции не являются так называемыми
«гладкими» кривыми. Это касается, прежде всего, шага изменения аргумента при
построении графика соответствующей функции: он не должен быть слишком большим,
чтобы не пропустить значения некоторых корней.

Поясним это на примере решения уравнения.

Студент 4:

Задача 4. Решить уравнение log₂(x(1 – x)) – sin(π/x) + 2 =
0, область определения которого: x принадлежит промежутку (0;1). (Презентация.
Слайд 25)

Решение.

Если построить график соответствующей функции в области ее определения с
шагом h = 0,04, то получится один результат (Приложение 6.
Презентация. Слайд 27), но если построить тот же график с меньшим шагом h =
0,01, то мы получим иной результат. (Приложение 6.
Презентация. Слайд 27) Сравнение этих графиков показывает, что в первом случае
из-за слишком большого шага «потеряны» два первых корня. Всего же
рассматриваемое уравнение имеет шесть корней, которые уточняются с помощью
Подбора параметра. (Презентация. Слайд 28)

Вывод. (Презентация. Слайд 29)

С помощью электронных таблиц MS Excel можно решать математические задачи
и уравнения.
При этом отрабатываются навыки работы в электронных таблицах, а именно:
оформление таблицы, работа с формулами, построение диаграмм.

Литература:

О.К. Мясникова. Моделирование и формализация в курсе информатики. //
Информатика и образование, №11-2003.
В.П. Кудинов. Решение уравнений с помощью MS Excel. // Информатика и
образование, №3-2004.
Информатика и информационные технологии. Учебник для 10-11 классов /
Н.Д. Угринович. – М.:Бином. Лаборатория знаний, 2003.

Источник

Сборник заданий по разделу:



ОМПЬЮТЕРНОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ В MS EXCEL

Иванов Иван

Для всех специальностей СПО

Разработала:

преподаватель

Белева Людмила Федоровна

Сыктывкар,2016 год

Пояснительная записка:

Учебно-методическое пособие предназначено для студентов всех специальностей и может быть использовано, в управлении образовательным процессом как одно из дидактических средств обучения.

Изучение содержания данного учебно-методического пособия обеспечит возможность студенту научиться строить и исследовать модели с помощью ЭВМ, применять и использовать электронные таблицы для решения данной категории задач.

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ВЕРОЯТНОСТЬ СЛУЧАЙНОГО СОБЫТИЯ

Событие, которое может произойти, а может и не произойти, называют случайным событием. Например, поражение мишени или промах при выстреле – случайные события. Выигрыш команды во встрече с соперником, проигрыш или ничейный результат – это тоже примеры случайных событий.

Вообще, пусть определенное испытание проводится многократно в одних и тех же условиях и при этом каждый раз фиксируется, произошло или нет интересующее нас событие А. Число m называют частотой события А, а отношение m/n – относительной частотой, где n – общее число испытаний.

Задача 1.

Определить относительную частоту выпадения орла.

Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	Формула	Комментарий	Результаты
А1	=ЦЕЛОЕ (СЛЧИС()+0,5)	Выпадение орла или решки	0 или 1
A2	Копируем формулу
А3	до
A4
A5	500
A6
….	строки
А500	включительно
А501	=СЧЕТЕСЛИ(А1:А500;1)	Число выпадений орла	234
А502	=СЧЕТ(А1:А500)	Число бросков	500
А503	= А501/ А502*100	Относительная частота	0,49

Вообще, результаты наблюдений и опытов показывают, что при большом числе испытаний, проводимых в одних и тех же условиях, относительная частота принимает достаточно устойчивое значение.

Такое определение называют статистическим определением вероятности.

Задача 2. Бросание кубика

Найдите статистическую вероятность для каждого значения выпадения очков 1,2,3,4,5,6.

Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	A	B	C	D
1	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*6+1	1	{=ЧАСТОТА(A1:A500;B1:B6)}	=С1/500*100
2	Копируем формулу	2
3	до	3
4	500	4
5	строки	5
6	включительно	6
….
500

Дополнение: рассмотрим событие В, которое означает выпадение числа очков, кратного 3. Это событие происходит при двух исходах испытания: когда выпало 3 очка и когда выпало 6 очков. Эти исходы называют благоприятными исходами для события В. При бросании кубика из 6 равновозможных исходов испытания благоприятными для события В являются лишь два исхода. Отношение числа благоприятных исходов к числу всех равновозможных исходов равно 2/6. Это отношение называют вероятностью события В и пишут Р(В)=2/6=1/3.

Вероятностью события называют отношение числа благоприятных для него исходов испытания к числу всех равновозможных исходов.

В рассмотренном примере посмотрим назначения ячеек D3 и D6, их сумма 32,6 колеблется около 33%. Таким образом, классическое и статистическое определение вероятности совпадают с определенной степенью точности.

Задача 3.

Проверить, что вероятность выпадения оба раза решки равна 0,25.

Решение.

Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	A	B	C	D	E	F
1	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()+0,5)	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()+0,5)	=A1+B1	0	{=ЧАСТОТА (C1:C50;D1:B3)}	=E1/50*100
2	Копируем формулу			1
3	до			2
4	50
5	строки
6	включительно
…

Задача 4.

Из 25 экзаменационных билетов по геометрии ученик успел приготовить 11 первых 8 последних билетов. Какова вероятность того, что на экзамене ему достанется билет, который он не подготовил?

Решение.

Общее число равновозможных исходов при выборе билетов на экзамене 25. Пусть М – событие, заключающееся в том, что ученику достанется на экзамене билет, к которому он не подготовился. Число благоприятных для М исходов (но не для ученика) равно 25-(11+8). Значит Р (М) =6/26=0,24. Проверим это. Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

			A				B	C	D
1	=ЦЕЛОЕ (СЛЧИС()*25+1)		=ЕСЛИ(A911;1;0)	=ЕСЛИ(A1	=B1+C1
2	Копируем формулу			Копируем формулу	Копируем формулу	Копируем формулу
3	до
4	49
5	строки
	…	включительно
49								Число неудачных билетов	=СЧЁТЕСЛИ(D1:D49;2)
50								Число всех билетов	=СЧЁТ(D1:D49)
52								Относительная вероятность в %	=D50/D51*100

Задача 5.

Антон и Игорь бросают белый и черный игральные кубики и подсчитывают сумму выпавших очков. Они договорились, что если при очередной попытке в сумме выпадает 8 очков, то выигрывает Антон, а если в сумме выпадает 7 оков, то выигрывает Игорь. Является ли такая игра справедливой?

Решение.

При бросании кубиков на белом кубике может выпасть 1,2,3,4,5 или 6 очков.

Каждому числу очков, выпавших на белом кубике, соответствует шесть вариантов числа очков, выпавших на черном кубике. Все равновозможные исходы этого испытания приведены в таблице:

(1,1)	(2,1)	(3,1)	(4,1)	(5,1)	(6,1)
(1,2)	(2,2)	(3,2)	(4,2)	(5,2)	(6,2)
(1,3)	(2,3)	(3,3)	(4,3)	(5,3)	(6,3)
(1,4)	(2,4)	(3,4)	(4,4)	(5,4)	(6,4)
(1,5)	(2,5)	(3,5)	(4,5)	(5,5)	(6,5)
(1,6)	(2,6)	(3,6)	(4,6)	(5,6)	(6,6)

В каждой паре на первом месте записано число очков, выпавших на белом кубике, на втором – число очков на черном кубике. Общее число равновозможных исходов равно 36. Пусть событие А означает, что при бросании кубиков в сумме выпало 8 очков, а событие В означает, что в сумме выпало 7 очков. Для события А благоприятными являются следующие 5 исходов:(2;6), (3,5), (4;4), (5,3), (6;2). Для события В благоприятными являются следующие 6 исходов:(1;6), (2,5), (3,4), (4;3), (5,2), (6;1). Отсюда: Р (А)=5/36 Р(В)=6/36.Поэтому делаем вывод шансов выиграть у Игоря больше, чем у Антона. Значит, такая игра не является справедливой.

Проверим это. Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	A	B	C	D	E	F
1	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*6+1)	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*6+1)	=A1+B1	1	{=ЧАСТОТА(C1:C100;D1:D12)}	=Е1/100*100
2	Копируем формулу	Копируем формулу		2
3	до	до		3
4	100	100		4
5	строки	строки		5
…				6
				…
				12
100

Задача 6.

На карточках написаны натуральные числа от 1 до 10 включительно, после чего карточки перевернули и перемешали. Затем наугад открыли одну карточку. Какова вероятность того, что на ней будет написано простое число или число, большее 7?

Решение.

Пусть событие А означает, что на каточке написано простое число, а событие В означает число, большее 7. Для события А благоприятными являются 4 исхода 10 равновозможных(появление одного из чисел 2,3,5,7), то есть вероятность события А равна 0,4.

Для события В благоприятными являются 3 исхода из 10 равновозможных(появление чисел 8,9,10), то есть вероятность события В равна 0,3.

Нас интересует событие С, когда на карточке написано простое число или число, большее 7. Событие С наступает тогда, когда наступает одно из событий А или В. Очевидно, что эти события являются несовместимыми. Значит, вероятность события С равна сумме вероятностей событий А и В, то есть: Р(С)= Р(А) + Р(В)=0,4+0,3=0,7.

Проверим это. Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	A	B	C	D	E	F	G	H
1			2	3	5	7	7
2	1	=ЦЕЛОЕ(СЛЧИС()*10+1)	=ЕСЛИ(B2=C$1;1;0)	=ЕСЛИ(B2=D$1;1;0)	=ЕСЛИ(B2=Е$1;1;0	=ЕСЛИ(B2= F$1;1;0)	=ЕСЛИ(B27;1;0)	=СУММ(C2:G2)
3	2	Копируем формулу
4		до
5		97
…
98								=СЧЁТЕСЛИ (H2:H97;»0″)
99								=Н98/97

Задача 7.

В результате многократных наблюдений установили, что вероятность попадания в мишень одного стрелка равна 0,9, а другого – 0,8. Каждый из стрелков сделал по одному выстрелу по мишени. Какова вероятность того, что мишень будет поражена?

Решение.

Рассмотрим такие события: А – первый стрелок попал в мишень; В – второй стрелок попал в мишень; С – мишень поражена. События А и В независимые. Однако воспользоваться в этом случае умножением вероятностей нельзя, так как событие С наступает не только, тогда, когда оба стрелка попали в мишень, но и тогда, когда в мишень попал хотя бы один из них.

Поступим иначе. Рассмотрим события Ā, B, С, противоположные соответственно событиям А, В, С. События Ā, B являются независимыми, так как промах при выстреле по мишени первого стрелка ( событие Ā) не зависит от промаха второго стрелка( событие B). Событие С означает совместное появление событий Ā,B. Поэтому Р(С)= Р(Ā) • Р(B).

Из свойств вероятностей противоположных событий вытекает, что Р(Ā)=1-0,9=0,1;

Р(B)=1-0,8=0,2; Отсюда получаем Р(С)= Р(Ā) •Р(B)=0,1•0,2=0,02. Так как события С и С противоположные, то теперь несложно найти вероятность события С: Р(С)= 1-Р(С)=1-0,02=0,98. Значит, вероятность того, что мишень будет поражена, равна 0,98.

Проверим это на компьютере. Для этого: введите формулы в расчетные ячейки.

	A	B	C	D	E	F
1	1	=СЛЧИС()	=СЛЧИС()	=ЕСЛИ(B10,1;1;0)	=ЕСЛИ(C10,2;1;0)	=C1+D1
2	2	заполнить	заполнить	заполнить	заполнить	заполнить
3	3
4	4
5	5
6	6
7	7
	…
	97
98	98					=СЧЁТЕСЛИ(F1:F97;»0″)
99	99					=F98/A97

Задания для самостоятельного выполнения:

На карточках написали цифры 1,2,3, после чего карточки перевернули и перемешали. Затем последовательно открыли карточки и положили в ряд. Какова вероятность того, что получится трехзначное число, большее 300?
Для экзамена подготовили билеты с номерами от 1 до 25. Какова вероятность того,

что взятый наугад учеником билет имеет:

а) однозначный номер;

б) двухзначный номер?

Многократные испытания показали, что для некоторого стрелка вероятность выбить при стрельбе 10 очков равна 0,1, а вероятность выбить 9 очков равна 0,3. Чему равна для этого стрелка вероятность выбить не менее 9 очков?

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Случай является неотъемлемой частью нашей жизни. Если случай помог нам в чем-то, мы говорим — повезло, если оказался не в нашу пользу, мы сокрушаемся — что за судьба! Многие ученые посвятили свой талант изучению закономерностей случайных событий. Знание законов случайностей может быть полезным в разных сферах: от определения вероятности некоторого события, например выигрыша в лотерею, до использования статистических закономерностей в научных опытах. Ниже будут смоделированы ситуации, которые в теории вероятности получили название «случайных блужданий».

ЗАДАЧА. Бросание монеты

I ЭТАП. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Описание задачи

У вас есть 10 монет. Вы хотите увеличить свой капитал в два раза, испытав заодно и свою судьбу. Суть игры проста. Играя с маклером, вы делаете ставку и бросаете монету. Если выпадет «орел», маклер выдает вам сумму вашей ставки, в противном случае — вы ему отдаете эту сумму. Ставка может быть любой: от 1 до 10 монет. Удвоение начального капитала или банкротство приводит к незамедлительному прекращению этого сеанса игры и расчету. Игра может продолжиться по вашему усмотрению.

Цель моделирования

Моделируя возможные игровые ситуации, в частности, варьируя ставки в данной игре, выяснить, какая тактика чаще приводит к результату (положительному или отрицательному).

Предупредить потенциальных игроков о степени риска и невозможности обогащения за счет азартных игр.

Формализация задачи

Уточняющий вопрос

Что моделируется?

Каков характер процесса?

Чем определяется выигрыш/проигрыш?

Какие объекты участвуют?

Чем характеризуется игрок?

Чем характеризуется монета?

Какую роль выполняет маклер?

Ответ

Процесс игры

Случайный

Монетой: орел/решка

Игрок, маклер и монета

Начальным капиталом Кнач

Ставкой СТ

Текущей наличностью Ктек

II ЭТАП. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ

Информационная модель

Здесь моделируется игра. Игра — это процесс, в котором участвуют три объекта: игрок, маклер и случай, который в данной игре представлен монетой. Маклер определяет проигрыш или выигрыш игрока, выплачивает выигрыш.

Математическая модель процесса складывается из следующих рассуждений.

Имитировать результат падения монеты можно с помощью функции СЛЧИС(). Эта функция выдает случайные числа х в диапазоне 0 ≤ х ˂ 1. Поскольку вероятность выпадения той или иной стороны «половина на половину», то, если СЛЧИС() ˂ 0,5, то результат «орел» (1), в противном случае — «решка» (0).

Формула падения монеты при броске имеет следующий вид:

Бросок = ЕСЛИ(СЛЧИС() ˂ 0,5; 1; 0).

Объект	Параметры	Действия
	Название	Значение
Игрок	Начальным капиталом К_нач Ставкой СТ Текущей наличностью К_тек	Исходные данные Исходные данные Расчетные данные	Выбор ставки Вычисление наличности Продолжение игры
Маклер	Бросок Выигрыш Проигрыш	Расчетные данные Расчетные данные Расчетные данные	Выплата проигранного Прекращение игры по банкротству
Монета	Вероятность угадывания результата Положение «орел/решка»	Константа Расчетные данные	Подбрасывание монет Определение результата падения

Формула изменения наличности игрока:

Наличность = ЕСЛИ (Бросок=1; Наличность+Ставка; Наличность-Ставка)

Формула определения выигрыша:

Выигрыш = ЕСЛИ(Наличность ˂ 2*Нач.Капитал;»-«; «банк») здесь выдается сообщение «банк» при увеличении наличности вдвое или больше, что является условием прекращения игры.

Функция определения проигрыша:

Проигрыш = ЕСЛИ (Наличность ˃ 0; «банкрот») здесь выдается сообщение «банкрот» по окончании наличности, что также является условием прекращения игры.

Компьютерная модель

Для моделирования выберем среду электронной таблицы. В этой среде информационная и математическая модель объединяются в таблицу, которая содержит три области: исходные данные; расчетные данные (результаты); статистика по экспериментам.

В ячейку А7 вводится формулу:=ЕСЛИ(СЛЧИС()

В ячейку В7 вводится формулу:=ЕСЛИ(A7=1;$B$4+$D$4;$B$4-$D$4)

В ячейку C7 вводится формулу:=ЕСЛИ(B7B$4;”-“;”банк”)

В ячейку D7 вводится формулу:=ЕСЛИ(B70;”-“;”банкрот”)

В ячейку B8 вводится формулу:=ЕСЛИ(A8=1;B7+$D$4;B7-$D$4)

Ввести в таблицу исходные данные.

	A	B	C	D
1	БРОСАНИЕ МОНЕТЫ
2
3	Исходные данные
4	Начальный капитал	10	ставка	1
5	Результаты
6	Бросок	Наличность	Выиграш	Проигрыш
7	Формула 1	Формула 2	Формула 3	Формула 4
8
…	Статистика по экспериментам
…	Ставка	№ сеанса	Количество бросков до результата	Результат
…

III ЭТАП. КОМПЬЮТЕРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

План эксперимента

Тестирование

Проверить правильность ввода формул.

Эксперимент 1

Исследовать выпадение «орла» и «решки» в течение сеанса игры.

Эксперимент 2

Собрать статистические данные о выигрыше и проигрыше в течение нескольких сеансов игры с различными значениями ставок и исследовать их.

Проведение исследования

Тестирование

Введите в таблицу контрольные исходные данные и расчетные формулы в первую строку. Результаты сравнить с приведенными в таблице.

IV ЭТАП. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

На основе области «Статистика» сделать выводы по поводу ставки в одну монету; других ставок. Выбрать и обосновать собственную тактику игры (ставку).

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1. Игра в рулетку

Казино процветает из-за того, что у владельца всегда есть некоторое преимущество перед игроком. Например, в одном из вариантов рулетки колесо имеет 38 лунок: 36 пронумерованы и разбиты на черный и красный цвет, а две оставшиеся имеют № 0 и 00 и выкрашены зеленым. Игрок, ставя на красное или черное, имеет на выигрыш 18 шансов из 38, а на то, что он проиграет, — 20 шансов из 38. Пусть у вас имеется некоторый начальный капитал, который вы хотите удвоить. Постройте компьютерную модель ситуации.

Задача 2. Игра в кости

Два игрока бросают по две игровые кости. Сумма очков, выпавших на двух игровых костях, накапливается. Игра прекращается, когда один из игроков достигает суммы 101.

Игра повторяется до трех побед.

Задача 3. Лотерея «Спортлото»

Смоделируйте серию игр в 5 из 36. Изберите следующую тактику игры:

зачеркивать в билетах одну и ту же комбинацию из «счастливых билетов»
бросать кубик и из количества точек на верхней грани составлять набор чисел.

Задача 4. Очередь

За два часа обеденного перерыва 40 человек встали в очередь за билетами.

Кассирша обслуживает одного клиента в среднем одну минуту. Каждый клиент «мучает» вопросами кассиршу до пяти минут(случайным образом). Построить модель ситуации и исследовать ее. Ответьте на вопросы:

Хватит ли на обслуживание всех клиентов 2 часов?

Если не хватит, то, сколько будет обслужено?

Как влияет время расспросов на время обслуживания очереди?

ИГРАЛЬНАЯ КОСТЬ. ИМИТАЦИЯ БРОСАНИЯ ИГРАЛЬНОЙ КОСТИ (VBA)

Microsoft Excel имеет встроенный язык программирования — Visual Basic for Аpplications (VBA). Этот язык позволяет создавать приложения, выполняемые в среде Microsoft Office. Редактор Visual Basic for Application позволяет существенно расширить возможности Excel.

С помощью VBA можно легко и быстро создавать различные приложения, даже не являясь специалистом в области программирования. Редактор Visual Basic for Application имеет графическую инструментальную среду, позволяющую создавать экранные формы и управляющие элементы. С его помощью можно создавать свои собственные функции для Excel, вызываемые мастером функций, разрабатывать макросы, создавать собственные меню и многое другое.

ЗАДАЧА. Снова бросаем игральный кубик

Разработайте программу, которая будет имитировать многократное бросание одной игральной кости, а также определять и показывать количество выпадений на кубике того или иного числа. Программа должна делать ставки, позволять начинать бросание кости, останавливать его в любой момент и переустанавливать результаты подсчета.

Игральную кость можно рассматривать как генератор случайных чисел в целочисленном интервале [1..N] с одинаковой вероятностью выпадения всех чисел интервала.

Создание интерфейса

Перед началом работы над программой в VBA, вам нужно воспользоваться графическим редактором Paint или другим, чтобы создать изображения игральной кости. Вам понадобятся шесть отдельных bmp-файлов, каждый из которых будет картинкой одной из граней кубика (кости).

Запустите VBA, начните новый проект и разместите на форме элемент управления Image, 18 надписей и четыре кнопки.

Рисунок 1.

азначение каждого элемента управления: (см. рисунок 1)

элемент управления Image — для графического представления игральной кости (одной ее грани);
надписи — для показа количества выпадений того или иного числа и для подписей к ним;
кнопки:

Выход — для завершения программы по щелчку на ней;

Начать — чтобы начать бросание по щелчку на кнопке;

Остановить — чтобы остановить бросание по щелчку на ней;

Сброс — чтобы обнулить счет по щелчку на кнопке.

В этой программе присутствует повторяющийся процесс (бросание кости и вывод результата) через регулярные интервалы времени функция — timer.

Код:

Private Sub atimer()

Dim Kost, a, d, stavka As Integer

stavka = CDbl(TextBox2.Text)

PauseTime = 1

Start = timer

Do While timer

DoEvents

Randomize

kost = Int(Rnd * 6) + 1

Select Case kost

Case 1

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti1.bmp»)

Label1.Caption = Label1.Caption + 1

Case 2

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti2.bmp»)

Label2.Caption = Label2.Caption + 1

Case 3

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti3.bmp»)

Label3.Caption = Label3.Caption + 1

Case 4

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti4.bmp»)

Label4.Caption = Label4.Caption + 1

Case 5

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti5.bmp»)

Label5.Caption = Label2.Caption + 1

Рисунок 2.

ase 6

Image1.Picture = LoadPicture(«C:UsersDesktopkosti6.bmp»)

Label6.Caption = Label6.Caption + 1

End Select

Loop

If stavka = kost Then

Label15.Caption = Label15.Caption + 3

Else

Label15.Caption = Label15.Caption — 2

End If

End Sub

Private Sub CommandButton1_Click()

stavka = CDbl(TextBox2.Text)

Label18.Visible = False

If stavka 0 Then

atimer

Else

Label18.Visible = True

Label18.Caption = «Вы не сделали ставку !!!»

End If

End Sub

Private Sub CommandButton2_Click()

PauseTime = 0

End Sub

Private Sub CommandButton3_Click()

Label1.Caption = «0»

Label2.Caption = «0»

Label3.Caption = «0»

Label4.Caption = «0»

Label5.Caption = «0»

Label6.Caption = «0»

Label15.Caption = «0»

TextBox2.Text = » «

End Sub

Private Sub CommandButton4_Click()

UserForm1.Hide

End Sub

Заключение:

Тема работы со случайными числами является очень актуальной, так как случайные числанаходят своё применение в приложениях различных типов и имеет большое практическое значение. Не одна задача современного программирования (в криптографии) не обходится без решения вопроса генерирования случайных данных.

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1. Эксперимент состоит в подсчете числа бросаний двух костей до выпадения двух шестерок. Требуется найти среднее число бросаний, необходимых для получения двух шестерок. (Проводится N экспериментов).

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЭКОНОМИКЕ

Задача 1. Пусть известно, что в штате больницы состоит 6 санитарок, 8 медсестер, 10 врачей, 3 заведующих отделениями, главный врач, заведующий аптекой, заведующий хозяйством и заведующий больницей. Общий месячный фонд зарплаты составляет 10 000 у. е. Необходимо определить, какими должны быть оклады сотрудников больницы.

Построим модель решения этой задачи. За основу возьмем оклад санитарки, а остальные оклады будем вычислять, исходя из него: во сколько-то раз или на сколько-то больше. Говоря математическим языком, каждый оклад является линейной функцией от оклада санитарки: , где С – оклад санитарки; А_i и B_i – коэффициенты, которые для каждой должности определяются следующим образом:

– медсестра получает в 1,5 раза больше санитарки (; );

– врач – в 3 раза больше санитарки (;);

– заведующий отделением – на 30 у. е. больше, чем врач (; );

– заведующий аптекой – в 2 раза больше санитарки (; );

– заведующий хозяйством – на 40 у.е. больше медсестры (; );

– главный врач – в 4 раза больше санитарки (; );

– заведующий больницей – на 20 у.е. больше главного врача (; ).

Зная количество человек на каждой должности, нашу модель можно записать как уравнение:

где N₁ – число санитарок, N₂ – число медсестер и т. д.

В этом уравнении нам известны А₁…А₈, В₁…В₈ и N₁…N₈, а С неизвестно.

Анализ уравнения показывает, что задача составления расписания свелась к решению линейного уравнения относительно С. Решим его.

– Заполните таблицу в соответствии с образцом:

	A	B	C	D	E	F	G
1	Должность	Коэф. А	Коэф. В	Зарплата сотрудника	Кол-во сотрудников	Суммарная зарплата	Зарплата санитарки
2	Санитарка	1	0	=B2*$G$2+C2	6	=D2*E2	150
3	Медсестра	1,5	0		8
4	Врач	3	0		10
5	Зав.отделением	3	30		3
6	Зав. аптекой	2	0		1
7	Завхоз	1,5	40		1
8	Главврач	4	0		1
9	Зав. больницей	4	20		1
10	Итого					=СУММ(F2:F9)

В ячейке F10 вычислите суммарный фонд заработной платы больницы. Рабочий лист электронной таблицы будет выглядеть, как показано ниже:

	A	B	C	D	E	F	G
1	Должность	Коэф. А	Коэф. В	Зарплата сотрудника	Кол-во сотрудников	Суммарная зарплата	Зарплата санитарки
2	Санитарка	1	0	150	6	900	150
3	Медсестра	1,5	0	225	8	1800
4	Врач	3	0	450	10	4500
5	Зав.отделением	3	30	480	3	1440
6	Зав. аптекой	2	0	300	1	300
7	Завхоз	1,5	40	265	1	265
8	Главврач	4	0	600	1	600
9	Зав. больницей	4	20	620	1	620
10						10425

Как видите, взяв оклад санитарки за 150, мы превысили месячный фонд зарплаты.

Определите оклад санитарки так, чтобы расчетный фонд был равен заданному.

Для этого:

– активизируйте команду Подбор параметра;

– в поле «Установить в ячейке» появившегося окна введите ссылку на ячейку F10, содержащую формулу;

– в поле «Значение» наберите искомый результат 10000.

– В поле «Изменяя значение ячейки» введите ссылку на изменяемую ячейку G2 и щелкните кнопкой ОК. Таблица будет выглядеть следующим образом:

	A	B	C	D	E	F	G
1	Должность	Коэф. А	Коэф. В	Зарплата сотрудника	Кол-во сотрудников	Суммарная зарплата	Зарплата санитарки
2	Санитарка	1	0	143,80	6	862,77	143,79
3	Медсестра	1,5	0	215,69	8	1 725,55
4	Врач	3	0	431,39	10	4 313,87
5	Зав. отделением	3	30	461,39	3	1 384,16
6	Зав. аптекой	2	0	287,59	1	287,59
7	Завхоз	1,5	40	255,69	1	255,69
	Главврач	4	0	575,18	1	575,18
	Зав. больницей	4	20	595,18	1	595,18
	Итого					10 000,00

Задача об использовании сырья

Что такое линейное программирование

Многие экономические процессы описываются математическими моделями, в которых требуется найти такие значения переменных параметров, при которых достигается максимальное или минимальное значение линейной функции от этих переменных, при различных ограничениях, задаваемых линейными управлениями или неравенствами. Искомые переменные, называются контролируемыми факторами, функция – целевой функцией. Задачи такого типа называются задачами линейного программирования.

Модели линейного программирования в экономике и управлении используются как инструмент оптимизации при планировании производства, составление планов перевозов и т.д.

Постановка задачи

Предприятие выпускает курс n видов продукции, которые обозначим: P_1,P₂,…, P_n. Для этого используется m вида сырья: S_1,S₂, … , S_m, запасы которого равны соответственно b₁, b₂, … , b_m. Известно, что расход i-го вида сырья для производства единицы j-го вида продукции P_j равен a_ij_. От реализации единицы j-го вида продукции P_jпредприятие получает доход, равный C_j_. Требуется составить такой план производства каждого вида продукции, чтобы при имеющихся запасах сырья обеспечить предприятию максимальный суммарный доход.

Математическая модель

Построение математической модели осуществляется в три этапа:

Определение переменных, для которых будет составляться математическая модель.
Формирование целевой функции.
Формирование системы ограничений.

Составим план производства для ателье, занимающегося пошивом туристического снаряжения – палаток. Для пошива используется три вида материалов (сырья): водоотталкивающая ткань, утеплитель, москитная сетка. Представим данные с двумя видами продукции (палатки двух моделей) и тремя видами материалов (водоотталкивающая ткань, утеплитель, москитная сетка) в виде таблицы.

Материалы(S_i)	Запасы материалов (b_i), м	Расход материалов на продукцию P_j_,м
Палатка (модель 1)	Палатка (модель 2)
Водооттал. ткань	105	7	4
Утеплитель	68	3	5
Москитная сетка	66	1	6
Удельный доход от реализации (С_j)	5	6

Ячейки, выделенные фоном, содержат значения расхода каждого вида сырья (материалов) на производство единицы каждого вида продукции. Это и есть матрица a_ij. Такой расход сырья называется удельным. Обозначим план пошива палаток модели 1 через X (шт.), а план пошива палат моделей палаток модели 2 через Y (шт.). При таком плане расход материалов, например водоотталкивающей ткани, составит 7  X + 4  Y метров. Поскольку расход материала не может превышать имеющиеся запасы, получаем ограничения по расходу водоотталкивающей ткани 7  X + 4  Y  105. Аналогические рассуждения приводят к ограничениям и по другим видам материалов. Кроме того, значения X и Y не могут быть отрицательными. Сформулированные условия запишем в виде системы неравенств, которым должны удовлетворять неизвестные X и Y:

Доход от реализации одной палатки модели 1 равен 5 единицам стоимости (например, 5 тыс. руб.), а доход от реализации палатки модели 2 — 6 единицам стоимости тогда суммарный доход предприятия от реализации всей произведенной продукции определится формулой: Z =5 X + 6  Y. Следовательно, Z есть функция от X и Y. Z(X, Y) является целевой функцией, поскольку целью производства является получение максимального дохода.

Таким образом, математическая формулировка задачи звучит так: требуется найти такое решение системы линейных неравенств (1)-(5),при котором целевая функция Z(X, Y) принимает максимальное значение.

Решение с помощью электронных таблиц

Таблица 1.

одготовим данные, как это показано в таб.1. В ячейках В2 и В3 будет получено решение, т.е. найдены объемы производства каждого вида продукции, при которых суммарных доход, вычисляемый в ячейках В17, принимает максимальное значение. Диапазон ячеек В13:В15 содержит формулы, с помощью которых задаются левые части неравенств (1)-(2), ограничивающих расход сырья. Диапазон ячеек D13:D15 содержит запасы материалов.

	A	B	C	D
1	Объем производства
2	Палатки (модель 1)
3	Палатки (модель 2)
4
5
6	Материалы	Запасы материалов	Палатки (модель 1)	Палатки (модель 2)
7	Водооттал. ткань	105	7	4
8	Утеплитель	68	3	5
9	Москитная сетка	66	1	6
10	Удельный доход от реализации	5	6
11
12	Ограничения
13		=C7$B$2+D7$B$3		105
14		=C8$B$2+D8$B$3		68
15		=C9$B$2+D9$B$3		66
16
17	Суммарный доход	=C10B2+D10B3

Установим курсор в ячейку В17, в которой должно быть вычислено значение целевой функции, и выполним команду Поиск решения. В открывшемся окне необходимо произвести установки, показанные на рис. 1.

Рисунок 1.

ля этого выполняются следующие действия:

В поле Установить целевую ячейку вводится адрес ячейки В17.

Для поля Равной выбирается параметр максимальному значению.
В поле Изменяя ячейки вводится диапазон ячеек с неизвестными В2:В3.
Щелчком на кнопке Добавить вызывается окно Добавить ограничение.
Для ввода первого ограничения в поле Ссылка на ячейку указывается адрес ячейки В13, а в поле Ограничение – адрес ячейки D13. Между ними выбирается знак отношения  и нажимается кнопка Добавить. Аналогично добавляются два оставшихся ограничения.

Щелчком на кнопке параметры вызывается окно Параметры поиска решения (рис. 2), в котором необходимо отметить, что ищутся неотрицательные значения X и Y и используется линейная модель. Это означает то, что целевая функция линейно зависит от переменных X и Y.

Неотрицательные решения системы линейных неравенств, при которых целевая функция (суммарный доход) принимает максимальное значение, табличный процессор Microsoft Excel находит приближенно, используя итерационный метод поиска, который называется методом Ньютона. Поэтому в качестве параметров указывается предельное число итераций и относительная погрешность. С такого рода параметрами мы встречались при решении задачи теплопроводности методов итераций.

Рисунок 2.

После того как все установки сделаны, следует нажать кнопку Выполнить.

В результате в ячейках В2 и В3 будет получено решение – объем производства палаток первой и второй моделей (таб.2), а в ячейке В17 – максимальный доход, полученный от реализации такого объема продукции. Как исследовало ожидать, полученные значения совпадают с результатами графического метода решения задачи: X = 11, Y = 7, Z = 97.

Таблица 2. Результаты решение задачи

	A	B	C	D
1	Объем производства
2	Палатки (модель 1)	11
3	Палатки (модель 2)	7
4
5
6	Материалы	Запасы материалов	Палатки (модель 1)	Палатки (модель 2)
7	Водооттал. ткань	105	7	4
8	Утеплитель	68	3	5
9	Москитная сетка	66	1	6
10	Удельный доход от реализации	5	6
11
12	Ограничения
13		105		105
14		68		68
15		53		66
16
17	Суммарный доход	97

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1.

Предположим, что мы решили производить несколько видов конфет. Назовем их условно «А», «В», «С». Известно, что реализация 10 килограммов конфет «А» дает прибыль 9 у. е., «В» – 10 у. е., «С» – 16 у. е.

Конфеты можно производить в любых количествах, но запасы сырья ограничены. Необходимо определить, каких конфет и сколько десятков килограммов необходимо произвести, чтобы общая прибыль от реализации была максимальной.

Нормы расхода сырья на производство 10 кг конфет каждого вида приведены ниже.

Сырье	Нормы расхода сырья	Запас сырья
А	В	С
Какао	18	15	12	360
Сахар	6	4	8	192
Наполнитель	5	3	3	180
Прибыль	9	10	16

Задача 2.

Ваше предприятие выпускает изделия 1, изделия 2, изделия 3, используя общий склад комплектующих. Каждое изделие состоит из деталей, имеющихся на складе. В связи с ограниченностью запаса необходимо найти оптимальное соотношение объемов выпуска изделий. Прибыль, получаемая от каждого изделия, равна соответственно 47,32; 31,55; 22,08. Число деталей, идущих на каждое изделие, указано в таблице.

	Наличие на складе	Изделие 1	Изделие 2	Изделие 3
Деталь 1	450	1	1	0
Деталь 2	250	1	0	0
Деталь 3	800	2	2	1
Деталь 4	450	1	1	0
Деталь 5	600	2	1	1

Задача 3.

В ресторане готовятся фирменные блюда трех видов (блюдо А, блюдо В и блюдо С) с использованием при приготовлении ингредиентов трех видов (ингредиент 1, ингредиент 2 и ингредиент 3). Расход ингредиентов в граммах на блюдо задается следующей таблицей:

Вид ингредиента	Блюдо А	Блюдо В	Блюдо C
Ингредиент 1	20	50	10
Ингредиент 2	20	0	40
Ингредиент 3	20	10	10

Стоимость приготовления блюд одинакова (100 руб.).

Ежедневно в ресторан поступает 5 кг ингредиента 1 и по 4 кг ингредиентов видов 2 и 3. Каково оптимальное соотношение дневного производства блюд различного вида, если производственные мощности ресторана позволяют использовать весь запас поступивших продуктов?

Задача 4.

Пошивочная мастерская планирует выпуск двух видов костюмов: мужских и женских. На женский костюм требуется 1 м шерсти, 2 м лавсана и 1 человеко-день трудозатрат. На мужской костюм — 3,5 м шерсти, 0,5 м лавсана и 1 человеко-день трудозатрат. Всего имеется 350 м шерсти и 240 м лавсана, 150 человеко-дней трудозатрат. Предусматривается выпуск не менее 110 костюмов, причем, необходимо обеспечить прибыль не менее 1400 руб. Определите оптимальное количество костюмов каждого вида, если прибыль от реализации женского костюма составляет 10 руб., а мужского — 20 руб.

ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ НА VBA

Задача 1.

В ходе производственного процесса из листов материала получают заготовки деталей двух типов А и В тремя различными способами, при этом количество получаемых заготовок при каждом методе различается.

Тип заготовки	Способы раскроя
1-й	2-й	3-й
А	10	3	8
В	3	6	4

Необходимо выбрать оптимальное сочетание способов раскроя, для того чтобы получить 500 заготовок типа А и 300 заготовок типа В.

Формальная модель:

Параметрами, значения которых требуется определить, являются количества листов материала, которые будут раскроены различными способами:

X₁— количество листов, раскроенное способом 1;

X₂— количество листов, раскроенное способом 2;

X₃— количество листов, раскроенное способом 3.

Ограничения:

Определяются значениями требуемых количеств заготовок типа А и В:

10X₁+3X₂+8X₃=500 и 3X₁+6X₂+4X₃=300

Кроме того, количества листов не могут быть отрицательными: X₁0, X₂0, X₃0 и дробными X₁, X₂, X₃– целые.

Создание интерфейса:

Запустите V BA, начните новый проект и разместите на форме 8 надписей; одну кнопку.

Рисунок 1.

rivate Sub CommandButton1_Click()

Dim x1, x2, x3, F As Integer

F = 300

For x1 = 0 To 100

For x2 = 0 To 100

For x3 = 0 To 100

If (10 * x1 + 3 * x2 + 8 * x3 = 500) And (3 * x1 + 6 * x2 + 4 * x3 = 300) Then

If x1 + x2 + x3

F = x1 + x2 + x3

Label1.Caption = x1

Label2.Caption = x2

Label3.Caption = x3

Label4.Caption = F

End If

Next x3

Next x2

Next x1

End Sub

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1.

Фабрика производит два вида красок: первый – для наружных, а второй – для внутренних работ. Для производства красок используется два ингредиента: А и В. Максимально возможные суточные запасы этих ингредиентов составляют 6 и 8 т соответственно. Известные расходы А и В на 1 т красок:

Ингредиенты	Расход ингредиентов, т.ингр./т.краски	Запас, т.ингр./сут
Краска 1-го вида	Краска 2-го вида
А	1	2	6
В	2	1	8

Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на краску 2-го вида никогда не превышает спроса на краску 1-го вида более, чем на 1 т. Кроме того, спрос на краску 2-го вида не превышает 2 т /сут. Оптовые цены 1 т красок равны: 3 т. руб. для краски 1-го вида и 2 т. руб. для краски 2-го вида. Найти какое количество краски каждого вида необходимо производить, чтобы доход от реализации продукции был максимальным.

Задача 2.

Ингредиенты	Расход ингредиентов, т.ингр./т.краски	Запас, т.ингр./сут
Краска 1-го вида	Краска 2-го вида
А	1	2	6
В	2	1	8

Изучение рынка сбыта показало, что суточный спрос на краску 2-го вида никогда не превышает спроса на краску 1-го вида более чем на 1 т. Кроме того, спрос на краску 2-го вида не превышает 2 т /сут. Оптовые цены 1 т красок равны: 3 т. руб. для краски 1-го вида и 2 т. руб. для краски 2-го вида. Найти какое количество краски каждого вида необходимо производить, чтобы доход от реализации продукции был максимальным.

Транспортная задача

Рассмотрим еще одну типовую задачу линейного программирования.

Постановка задачи

Транспортной задачей называют составления плана перевозок от поставщиков к потребителям с помощью некоторых транспортных средств. Составленный план должен обеспечивать выполнение таких условий, как:

Полное удовлетворение спроса потребителей;
Вывоз всей продукции от поставщика;
Минимизация транспортных затрат.

Математическая модель

Рассмотрим простейший вариант транспортной задачи. В т пунктах отправления (складах) А_1,А₂, …, А_т находится однородный груз в количестве а_1,а_{2, …,}а_т единиц соответственно. Потребность в этом грузе в п пунктах назначения (магазинах) В₁, В₂, …, В_п составляет b₁, b₂, …, b_n соответственно. Будем считать, что сумма запасов на складах равна суммарным потребностям в магазинах, т.е. = . Такая модель называется замкнутой.

Обозначим через С_ijудельные затраты, т.е. затраты на перевозку единицы груза из i—го пункта в j-й пункт назначения, а через X_ij – неизвестный объем груза, который надор перевезти из j— го пункта отправления в j-й пункт назначения.

Перевозку груза надо организовать таким образом, чтобы суммарные затраты на перевозки были минимальными. Суммарные затраты на перевозки Z определяются следующим образом: необходимо просуммировать все объемы перевозок груза, умноженные на соответствующие удельные затраты, т.е. Z=. Суммарные затраты являются целевой функцией.

Искомыми величинами являются объемы X_ijперевозок груза, отправляемые каждым поставщиком каждому потребителю при выполнении указанных условий.

Рассмотрим транспортную задачу на примере четырех складов и четырех магазинов.

Задача. Известно, что на складах имеется запас муки в количестве 45, 100, 20, 75 мешков. А магазины имеют потребность в этом товаре в количестве 30, 80, 95, 35 мешков.

		Магазин № 1	Магазин №2	Магазин №3	Магазин №4
		b₁= 30	b₂= 80	b₃= 95	b₄ = 35
Склад № 1	a₁ = 45	6	3	7	10
Склад № 2	a₂= 100	10	4	12	10
Склад № 3	a₃= 20	5	9	8	11
Склад № 4	a₄= 75	4	2	4	8

Ячейки, выделенные фоном, содержат удельные стоимости перевозок C_ij. Например, стоимость перевозки единицы груза (мешка) со склада № 3 в магазин № 4 составляет 11 денежных единиц. Проверим замкнутость модели. Для этого просуммируем все запасы муки на складах: 45 + 100 + 20 + 75 = 240. Найдем суммарные потребности магазинов в муке: 30 + 80 + 95 + 35 = 240. Таким образом, модель является замкнутой, т. е. потребность магазинов в муке равна запасу на складах.

Весь груз со складов должен быть вывезен. Этот факт для i-го склада можно отразить следующим образом: X_i₁ + X_i₂+ X_i₃ + X_i₄ = a_i. Весь груз в магазины должен быть ввезен. Для j-го магазина будет справедливо следующее: X₁_j + X₂_j + X₃_j + X₄_j = b_j.

Таким образом, удовлетворению спроса магазинов отвечает выполнение системы уравнений:

Вывоз всего груза со складов достигается при выполнении системы уравнений:

Получается общая система из 8 уравнений с 16 неизвестными, которая имеет, вообще говоря, бесконечное множество решений. Среди этих решений интерес представляют неотрицательные решения, при которых суммарные затраты по всем маршрутам будут минимальны, т. е. целевая функция может быть представлена следующим образом:

Z = C₁₁X₁₁ + … + C₁₄X₁₄ + C₂₁ _·X₂₁ + … + С₂₄ _·X₂₄+ C₃₁ _·X₃₁ +…+ C₃₄ _·X₃₄ +C₄₁ _·X₄₁ +…+ C₄₄ _·X₄₄.

Решение с помощью электронных таблиц

Таблица 1.

ассмотрим решение задачи на примере табличного процессора Microsoft Excel.

Представим данные в виде, показанном в таблице 1.

	A	B	C	D	E	F	G
1		Матрица перевозок
2			Магазин 1	Магазин 2	Магазин 3	Магазин 4
3		Склад № 1					=сумм
4		Склад № 2					=сумм
5		Склад № 3					=сумм
6		Склад № 4					=сумм
7			=сумм	=сумм	=сумм	=сумм
8
9
10
11		b_j	30	80	95	35
12	a_i		Магазин 1	Магазин 2	Магазин 3	Магазин 4
13	45	Склад № 1	6	3	7	10
14	100	Склад № 2	10	4	12	10
15	20	Склад № 3	5	9	8	11
16	75	Склад № 4	4	2	4	8
17
18
19		Сумм. затраты:	=СУММПРОИЗВЕД(С3:F16;C13:F16)

Исходными данными являются удельные затраты на перевозки (диапазон ячеек C13:F16), запасы муки на складах (диапазон ячеек A13:A16), потребности магазинов в муке ( диапазон ячеек С11:F11).

Диапазон ячеек C3:F6 предназначен для получения искомого решения-объемов перевозок груза. Суммируя объемы перевозок в каждой строке, задаем левые части уравнений-ограничений, обеспечивающий вывоз всего груза с каждого склада. Суммированием объемов перевозок по столбцам задаются левые части уравнений-огранечений, удовлетворяющих спрос каждого магазина в муке. Формула =СУММПРОИЗВ (С3:F6; C13:F16), вычисляющая целевую функцию(суммарные затраты) Z, размещена в ячейке С19. Встроенная функция СУММПРОИЗВ суммирует произведения, полученные построчным перемножением содерживого ячеек из диапозонов С3:F6; C13:F16.

Например, СУММПРОИЗВ (А1:В2;А3:B4) =A1*A3+B1*B3+A2*A4+B2*B4.

Рисунок 1.

Установите курсор в ячейку С19, в которой должно быть выполнено значение целевой функции.

Выполним команду Поиск решения.

В открышевшемся окне необходимо провести установки, показанные на рис.1.

Таблица 2.

результате будет найдено решение, представленное в таблице 2.

	A	B	C	D	E	F	G
1		Матрица перевозок
2			Магазин 1	Магазин 2	Магазин 3	Магазин 4
3		Склад № 1	0	10	35	0	45
4		Склад № 2	30	70	0	0	100
5		Склад № 3	0	0	20	0	20
6		Склад № 4	0	0	40	35	75
7			30	80	95	35
8
9
10
11		b_j	30	80	95	35
12	a_i		Магазин 1	Магазин 2	Магазин 3	Магазин 4
13	45	Склад № 1	6	3	7	10
14	100	Склад № 2	10	4	12	10
15	20	Склад № 3	5	9	8	11
16	75	Склад № 4	4	2	4	8
17
18
19		Сумм.затраты:	1455

Искомые объемы перевозок представлены в ячейках C3:F6. Со склада №1 мука будет отправлена в магазины №2 и 3 в объемах 10 и 35 мешков соответсвенно, со склада №2 – в магазины №1 и 2 в объемах 30 и 70 мешков, со склада №3 — в магазин №3 в объеме 20 мешков, со склада №4 в магазины №3 и 4 в объемах 40 и 35 мешков. Минимальные затраты на перевозки составляют 1455 денежных единиц.

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1. Найти оптимальный объем перевозок товаров с 3 заводов на 5 региональных складов. То есть минимизировать затраты на перевозку грузов от заводов-производителей на торговые склады.

Производительность каждого завода и затраты на перевозку от завода на каждый склад приведены в таблице:

Заводы	Поставки	Затраты
склад 1	склад 2	склад 3	склад 4	склад 5
Завод 1	310	10	8	6	5	4
Завод 2	260	6	5	4	3	6
Завод 3	280	3	4	5	5	9

Технология работы:

– Заполните таблицу в соответствии с образцом:

	A	B	C	D	E	F	G
1	Заводы	Всего	склад 1	склад 2	склад 3	склад 4	склад 5
2	Завод 1	=СУММ (С2:G2)	1	1	1	1	1
3	Завод 2	Заполнить вниз	1	1	1	1	1
4	Завод 3		1	1	1	1	1
5	Допустим, что от каждого завода на каждый склад перевозится ед.продукции
6	Итого		=СУММ (С2;С4)
7
8	Потреб. складов		180	80	200	160	220
9	Заводы	Поставки	Затраты
10	Завод 1	310	10	8	6	5	4
11	Завод 2	260	6	5	4	3	6
12	Завод 3	280	3	4	5	5	9
13
14	Перевозка	=СУММ (С14:G14)	=С2С10+С3С11+С4*С12

Количество перевезенных грузов не может превышать производственных возможностей заводов. Количество доставляемых грузов не должно быть меньше потребностей складов. То есть производство должно быть не меньше потребностей. Число перевозок не может быть отрицательным.

Задача 2.

Авиакомпания по заказу армии должна перевезти на некотором участке 700 человек. В распоряжении компании имеется два типа самолетов, которые можно использовать для перевозки. Самолет первого типа перевозит 30 пассажиров и имеет экипаж 3 человека, второго типа – 65 и 5 соответственно.

Эксплуатация 1 самолета первого типа обойдется 5000$, а второго 9000$. Сколько надо использовать самолетов каждого типа, если для формирования экипажей имеется не более 60 человек.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Задача. Для снабжения населенных пунктов, расположенных в труднодоступной местности, требуется разместить железнодорожную станцию и аэродром таким образом, чтобы суммарное расстояние (и, соответственно, стоимость) воздушных перевозок от станции и от аэродрома к населенным пунктам было оптимальным.

Координаты населенных пунктов приведены в табл. 1.

Таблица 1

Номера населенных пунктов	Координаты населенных пунктов
Х	У
1	2,0	8,0
2	10,0	9,0
3	1,0	2,0
4	4,0	9,0
5	9,0	5,0

Решение.

Из условия задачи следует, что надо найти оптимальное, с точки зрения экономии затрат на воздушные перевозки, местоположение двух объектов: аэродрома и железнодорожной станции. Такое возможно, если суммарная протяженность воздушных трасс между всеми объектами будет минимальной. Как известно, кратчайшее расстояние между двумя точками определяется отрезком, соединяющим эти точки.

Для решения задачи введем обозначения (табл. 2).

Таблица 2

Объект	Координата Х	Координата У
Населенный пункт №1	Х₁	У₁
Населенный пункт №2	Х₂	У₂
Населенный пункт №3	Х₃	У₃
Населенный пункт №4	Х₄	У₄
Населенный пункт №5	Х₅	У₅
Аэродром	Х_А	У_А
Железнодорожная станция	Х_С	У_С

Минимальное расстояние от железнодорожной станции до i-го населенного пункта (i = 1, …, 5) через аэропорт можно определить следующим образом:

Решение с помощью электронных таблиц

В соответствующие ячейки Табл. 3 введите расчетные формулы.

Таблица 3

№	Адрес ячейки	Содержимое ячейки (формула)
1	Е5	=КОРЕНЬ(($B$12-B5)^2+($C$12-C5)^2)
2	E6—E9	Скопировать формулу из Е5 в E6—E9
3	В16	=КОРЕНЬ((B14-B12)^2+(C14-C12)^2)+СУММ(Е5:Е9)

Компьютерная модель

	A	B	C	D	E
1	Моделирование расположения аэродрома и железнодорожной станции
2	Расположение населенных пунктов
3	Объект, населенный пункт	Координата		Расстояние между Аэродромом и населенными пунктами
x	y
4
5	Населенный пункт №1	2,0	8,0
6	Населенный пункт №2	10,0	9,0
7	Населенный пункт №3	1,0	2,0
8	Населенный пункт №4	4,0	9,0
9	Населенный пункт №5	9,0	5,0
10
11	Оптимальные координаты объектов (аэродрома и железнодорожных станций)
12	Аэродром
13	Железнодорожная станция
14
15
16	Оптимальное суммарное расстояние от аэродрома до станции и всех населенных пунктов

Эксперимент № 1

Применяя надстройку Excel «Поиск решения» ( Поиск решения), назначьте в качестве целевой ячейки В16 и установите переключатель Равной: равным минимальному значению.
Укажите в качестве изменяемых ячеек ячейки $B$12:$C$12; $B$14:$C$14 (координаты аэродрома и станции). Ограничения не вводите.

Щелкните по кнопке Выполнить. Фрагмент рабочего листа

	A	B	C	D	E
1	Моделирование расположения аэродрома и железнодорожной станции
2	Расположение населенных пунктов
3	Объект, населенный пункт	Координата		Расстояние между Аэродромом и населенными пунктами
x	y
4
5	Населенный пункт №1	2,0	8,0		2,5
6	Населенный пункт №2	10,0	9,0		5,7
7	Населенный пункт №3	1,0	2,0		6,6
8	Населенный пункт №4	4,0	9,0		1,5
9	Населенный пункт №5	9,0	5,0		5,2
10
11	Оптимальные координаты объектов (аэродрома и железнодорожных станций)
12	Аэродром	4,5	7,6
13
14	Железнодорожная станция	4,5	7,6
15
16	Оптимальное суммарное расстояние от аэродрома до станции и всех населенных пунктов	21,5

Постройте диаграмму, выберите тип Точечная.
Проанализируйте результат.

На основе полученных данных моделирования можно сделать следующий вывод: моделирование, проводимое в условиях, когда ограничения не заданы, приводит к совпадению координат расположения железнодорожной станции и аэродрома. Это вытекает и из простого анализа расчетной формулы. Минимальное расстояние будет, когда координаты объектов совпадут. В реальных условиях такие объекты располагаются на безопасном расстоянии друг от друга, кроме того, есть и некоторые технические критерии обеспечения нормальных условий функционирования объектов.

Эксперимент № 2

Усложним задачу. Введем ограничения. Предположим, что в указанном районе есть озеро и проходит железная дорога. Координаты ограничивающие местоположение аэродрома и станции, приведены в табл. 4

Таблица 4

Объект	Координата Х	Координата У
Озеро	≥ 0 и ≤4	≥ 3 и ≤ 6
Железная дорога	≥ 6	=1

Рисунок 1.

Установите курсор в ячейку В16.
Введите условия ограничения на расположение аэродрома и станции. В частности, примите во внимание, что аэродром не должен находиться внутри области, чьи координаты указаны в табл. 4, а железнодорожная станция, наоборот, должна находиться на железной дороге.
Произведите поиск решения.

Фрагмент рабочего листа (после ввода ограничений)

	A	B	C	D	E
1	Моделирование расположения аэродрома и железнодорожной станции
2	Расположение населенных пунктов
3	Объект, населенный пункт	Координата		Расстояние между Аэродромом и населенными пунктами
x	y
4
5	Населенный пункт №1	2,0	8,0		3,8
6	Населенный пункт №2	10,0	9,0		5,8
7	Населенный пункт №3	1,0	2,0		5,9
8	Населенный пункт №4	4,0	9,0		3,2
9	Населенный пункт №5	9,0	5,0		3,9
10
11	Оптимальные координаты объектов (аэродрома и железнодорожных станций)
12	Аэродром	5,2	6,1
13
14	Железнодорожная станция	6,0	1,0
15
16	Оптимальное суммарное расстояние от аэродрома до станции и всех населенных пунктов	27,5

ЗАДАЧИ ТЕОРИИ РАСПИСАНИЙ

Постановка задач теории расписаний

В задачах теории расписаний рассматриваются комплексы работ, связанных общим объектом или общим исполнителем, направленные на достижение определенной цели. Модели теории расписаний позволяют найти наиболее дешевый или наиболее быстрый порядок выполнения работ.

К задачам выбора самого дешевого порядка выполнения работ относится известная задача о шлюзе. Шлюз может пропускать в порядке очереди только по одному судну. Если создается очередь, то необходимо определить такой порядок прохождения судов через шлюз, при котором будет минимален ущерб от простоя. В такой формулировке задача появилась еще в XIX веке.

При выборе наиболее быстрого по времени варианта работ минимизируется отрезок времени от начала работ до их окончания (достижения цели). Простейшей задачей такого типа является задача и двух станках. На двух станках надо обработать N деталей. Каждая из деталей обрабатывается сначала на одном станке, а затем – на втором. Время обработки каждой детали на каждом станке известно. Задача состоит в том, что необходимо определить такой порядок обработки деталей, при котором время выполнения всей работы будет минимальным. Порядок обработки, минимизируется время T, называется оптимальным.

Задача о шлюзе

Математическая модель

Через шлюз последовательно должны пройти N судов. Известно время (в часах) шлюзования каждого судна – t_i и ущерб от 1 часа простоя судна — U_iденежных единиц. Здесь индекс обозначает порядковый номер судна в очереди. Например, t₁– это время шлюзования 1-го судна, t₂ – время шлюзования 2-го судна, u₂ – стоимость 1 часа простоя в ожидании своей очереди 2-го судна и т.д. Время простоя в очереди, например, 4-го судна, если оно ждет, пока через шлюз пройдут первые три, равно: t₁ + t₂ + t₃, а материальный ущерб от простоя 4-го судна равен: u₄(t₁+ t₂ + t₃).

Показатель экономической эффективности работы шлюза связан с суммарным ущербом от простоя судов в ожидании своей очереди на шлюзовании. Например, если к шлюзу подошли одновременно 4 судна и они пропускаются через шлюз в порядке их номеров, то суммарный ущерб от простоя (S) вычисляется так: S = u₂ • t₁ + u₃(t₁ + t₂) + u₄(t₁ + t₂ + t₃).

В общем случае, если в очереди находятся N судов, то суммарный ущерб от простоя выражается формулой: S = .

Задача состоит в том, чтобы определить такой порядок пропускания судов через шлюз, при котором величина S будет минимальна.

Математический анализ этой задачи приводит к следующему ответу: минимум величины S достигается в том случае, если суда пропускаются в порядке убывания величины . Этот принцип можно пояснить на следующем примере. Пусть к шлюзу подошли одновременно два судна, время шлюзования которых одинаково (t₁= t₂), но стоимость простоя разная. Тогда в первую очередь надо пропустить то судно, у которого простой стоит дороже. Если же у двух судов в очереди одинаковая стоимость простоя ( u₁ = u₂), то вперед надо пропустить то судно, у которого меньше время шлюзования.

Критерию убывания величины равносилен критерий возрастания величины . При вычислениях можно использовать как тот, так и другой критерий.

Решение в электронных таблицах

Рассмотрим пример для пяти судов, выстроившихся в очередь к шлюзу в порядке из прибытия. Данные приведены в таблице 1.

№ судна	1	2	3	4	5
Время шлюзования	45	36	28	24	72
Ущерб от простоя	5	12	7	4	3

Вычислим общий ущерб от простоя по формуле:

S= u₂• t₁ + u₃ •(t₁ + t₂) + u₄ •(t₁ + t₂ + t₃) + u₅ •(t₁ + t₂ + t₃ + t₄).

Если шлюзование судов проводить в таком порядке, то ущерб от простоя не будет минимальным. В нашем случае сумма ущерба составляет 1942 денежные единицы:

S=12•45+7•(45+36)+4•(45+36+28)+3•(45+36+28+24) =1942.

Найдем оптимальный порядок (расписание) шлюзования судов, обеспечивающий минимальный ущерб от простоя.

Чтобы найти ущерб от простоя, в ячейках С6:F6 вычислим суммы вида : , а в ячейку B7 поместим формулу = СУММПРОИЗВ(C3:F3;C6:F6).

В соответствии с этой формулой вычисляется сумма произведений: C3*C6+D3*D6+E3*E6+F3*F6 Таблица 2.

	A	B	C	D	E	F
1	№ судна	1	2	3	4	5
2	Время простоя	45	36	28	24	72
3	Ущерб от простоя	5	12	7	4	3
4
5
6			=B2	=C6+C2	=D6+D2	=E6+E2
7	=СУММПРОИЗВ(C3:F3;C6:F6)

В 4-ю строку таблицы впишем формулы, по которым для каждого судна сосчитается величина k= . Затем отсортируем столбцы диапазона ячеек B1:F4 в порядке возрастания значений k в 4-й строке. Указание на то, что производится сортировка столбцов, задается с помощью диалогового окна Параметры сортировки: столбцы диапозона; cортировать по – строка 4, по возрастанию.

После проведения сортировки в диапазоне ячеек B1:F1 будет содержаться порядок прохождения судов через шлюз со следующими номерами: № 2, 3, 4, 1, 5. При такой очередности общий ущерб от простоя будет минимальным и составит 1347 денежных единиц, в то время как при шлюзовании судов в порядке их прибытия общий ущерб составлял 1942 денежных единицы. Таблица 3.

	A	B	C	D	E	F
1	№ судна	2	3	4	1	5
2	Время простоя	36	28	24	45	72
3	Ущерб от простоя	12	7	4	5	3
4	k	3	4	6	9	24
5
6			36	64	88	133
7	Общий ущерб	1347

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОПРЕДЕЛЁННЫХ ИНТЕГРАЛОВ

Задача 1. Вычислить по формуле прямоугольников с шагом . Заметим, что этот интеграл легко может быть вычислен аналитически:

Чтобы найти приближённое значение интеграла , нужно:

разделить отрезок [a, b] на n равных частей точками х₀= а, х₁, х₂,…, х_{n -1}, х_n= b;

вычислить значения подынтегральной функции в точках деления, т.е. нати у₀= f (x₀), у₁=f (x₁), у₂= f (x₂), у_{n -1} = f (x_n-1), у_n= f (x_n) ;

воспользоваться одной из приближённых формул.

Метод прямоугольников:

Простейшим приближённым методом является метод прямоугольников.

Геометрически идея способа вычисления определённого интеграла по формуле прямоугольников состоит в том, что площадь криволинейной трапеции АВСD заменяется суммой площадей прямоугольников, одна сторона которых равна, а другая —

Для нахождения определённого интеграла методом прямоугольников необходимо ввести значения подынтегральной функции f(x) в рабочую таблицу Excel в диапазоне х [0;3 ] с заданным шагом х = 0,1.

	A	B
1	Аргумент	Функция
2	0	=A2^2
3	0,1
4	0,2
5
6
7
8
9
…
32
33		= 0,1* Сумм (В3:В32)

В ячейке В33 появляется приближённое значение искомого интеграла (9,455) .

Сравнивая полученное приближённое значение с истинным значением интеграла (9), можно видеть, что ошибка приближения метода прямоугольников в данном случае равна= 0,455

Метод трапеций:

Криволинейная трапеция заменяется на сумму нескольких трапеций и приближённое значение определённого интеграла находится как сумма площадей трапеций.

Для нахождения определенного интеграла методом трапеций, как и в случае использования метода прмоугольников, значения подынтегральной функции f(x) должны быть введены рабочую таблицу Excel в диапазоне х [0;3] с заданным шагом х = 0,1.

	A	B
1	Аргумент	Функция
2	0	=A2^2
3	0,1
4	0,2
5
6
7
8
9
…
32
33		=0,1((B2+B32)/2+СУММ(B2:B31))*

В ячейке В34 появляется приближённое значение искомого интеграла (9,005) .

Сравнивая полученное приближённое значение с истинным значением интеграла (9), можно видеть, что ошибка приближения метода трапеций в данном случае равна= 0,005

Метод трапеций обычно даёт более точное значение интеграла, чем метод прямоугольников

Задача 2. Вычислить по формуле прямоугольников с шагом .

Решение с помощью VBA

Рисунок 1.

оздание интерфейса:

Код программы:

Private Sub CommandButton3_Click()

End

End Sub

Рисунок 1.

Private Sub UserForm_Initialize()

With Me.ComboBox1

.AddItem «Метод_Трапеции»

.AddItem «Метод_Прямоугольников»

End With

End Sub

Private Sub CommandButton2_Click()

Dim n As Single, a As Single, x As Single

Dim b As Single, s As Single, s1 As Single

Dim s2 As Single, z As Single, i As String

i = ComboBox1.Value

a = TextBox1.Text

b = TextBox2.Text

n = TextBox3.Text

Select Case i

Case Is = «Метод_Трапеции»

h = (b — a) / n: s = 0

x = a + h

Do While x

s = s + fun(x)

x = x + h

Loop

s = (h / 2) * (fun(a) + 2 * s + fun(b))

Рисунок 2.

extBox4.Text = s

Case Is = «Метод_Прямоугольников»

h = (b — a) / n: s1 = 0

x = a + h

Do While x

s1 = s1 + fun(x)

x = x + h

Loop

s1 = h * s1

TextBox5.Text = s1

End Select

End Sub

Function fun(x As Single) As Single

fun = x ^ 2

End Function

Задания для самостоятельного выполнения:

Задача 1. Методом прямоугольников и методом трапеций найти следующие интегралы:

при x=0,1;
при x=0,1.

Задание 2. Построить график и вычислить площадь криволинейной трапеции, ограниченной линиями y=x²sin x, y=0, x=a, x=b (ai = a+(b-a) СЛЧИС()).

Литература:

Информатика и ИКТ. Профильный уровень: учебник для 11 класса. / И.Г. Семакин, Е.К. Хеннер, Л.В.Шестакова.— М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2012. — 330 с.

Информатика. Сборник элективных курсов. А.А.Чернов. Волгоград: Учитель, 2007г

http://иванов-м.рф/informatika_11/informatika_materialy_zanytii_11_20.html

Куклина И. Д. Применение электронных таблиц при изучении приближенных методов вычисления интеграла // Информатика и образование. — М. — 2010. — № 9. — С. 94 —96.

Попова О. Н. Моделирование задачи оптимального управления// Информатика и образование. — М. — 2002. — № 10. — С. 78 —82.

Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Excel: Практикум. – СПб.: Питер, 2003. – 240 с.

Тимофеева Н.М. Как решать задачи? / “В мир информатики” № 67 (“Информатика” № 2/2006).

2

Источник

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 15 имени Пяти Героев Советского Союза

Иследовательская работа

Тема:

«Создание и исследование моделей

в электронной таблице Excel»

Секция информатики

Выполнила: Сотникова Полина Андреевна,

ученица 10 «А» класса

Руководитель: Титаренко Алексей Анатольевич,

учитель информатики

г. Хабаровск

2016

Содержание

Актуальность темы…………………………………………………………………………………………………………………3

Введение………………………………………………………………………………………………………………………………..4

Создание информационных моделей…………………………………………………………………………………..5

Формулы в Excel…………………………………………………………………………………………………………………….7

Этапы разработки и исследования моделей………………………………………………………………………..10

Исследование физических моделей в электронных таблицах…………………………………………..11

Исследование биологической модели развития популяций………………………………………………14

Оптимизационное моделирование в экономике…………………………………………………………………17

Заключение…………………………………………………………………………………………………………………………….20

Список использованной литературы…………………………………………………………………………………….21

Актуальность темы

Часто для исследования предметов, процессов и явлений человек создает модели окружающего мира.

Наглядные модели часто используются в процессе обучения. На уроке географии мы изучаем нашу планету используя её модели – карты и глобусы, при изучении химии мы используем модели молекул и кристаллических решеток, изучаем строение человека по анатомическим муляжам скелета и органов на биологии.

Модели играют чрезвычайно важную роль в проектировании и создании различных технических устройств, машин и механизмов, зданий, электрических цепей и т.д. Без предварительного создания чертежей невозможно изготовить даже простую деталь, не говоря уже о сложном механизме. Кроме чертежей,в проектировании часто изготавливают макеты. Разработка электрической схемы обязательно предшествует созданию электрических цепей.

Развитие науки невозможно без создания теоретических моделей (теорий, законов, гипотез), отражающих строение, свойства и поведение реальных объектов. Соответствие теоретических моделей действительности проверяется с помощью опытов и экспериментов.

Все художественное творчество фактически является процессом создания моделей. Например, такой литературный жанр, как басня, переносит реальные отношения между людьми на отношения между животными и фактически создает модели человеческих отношений.

Введение

Моделирование – это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей – неких новых объектов, которые отражают существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса.Модель – это некий новый объект, который отражает существенные особенности изучаемого объекта,явления или процесса. Модели позволяют представить в наглядной форме объекты и процессы, недоступные для непосредственного восприятия (очень большие или очень маленькие объекты, очень быстрые или очень медленные процессы).

Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии, метеорологии, других науках и прикладных задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и прочих. Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования. Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет определить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов). В частности, моделирование в электронных таблицах может быть использовано для описания ряда объектов, обладающих одинаковыми наборами свойств. С помощью таблиц могут быть построены как статические, так и динамические информационные модели в различных предметных областях, а простота использования программ создания таблиц помогает составлять модели людям без знания сложных языков программирования.

Создание информационных моделей:

Информационные модели отражают различные типы систем объектов, в которых реализуются различные структуры взаимодействия и взаимосвязи между элементами системы. Для отражения систем с различными структурами используются различные типы информационных моделей: табличные, иерархические и сетевые. В программе Excelдоступно создание табличного типа моделей.

Табличные информационные модели:

Одним из наиболее часто используемых типов информационных моделей является прямоугольная таблица, состоящая из столбцов и строк. Такой тип моделей применяется для описания ряда объектов, обладающих одинаковыми наборами свойств.

В табличной информационной модели обычно перечень объектов размещен в ячейках первого столбца таблицы, а значения их свойств – в других столбцах.

С помощью электронной таблицы Excelпостроим таблицу стоимости продуктов. В первом столбце таблицы будет содержаться перечень продуктов, а во втором – интересующее нас свойство (цена).

С помощью специальных инструментов, встроенных в программу Excelможно визуализировать таблицу, представив ее в виде графика или круговой диаграммы. Для этого нужно выделить таблицу, зайти во вкладку «Вставка» и выбрать нужный формат визуализации.

Визуализация круговой диаграммой

Визуализация столбчатой диаграммой

Формулы в Excel

В таблицах Excelможно не только вводить и визуализировать данные, но и производить простые и сложные расчеты над данными.Все это реализуется при помощи формул в ячейках. Формула выполняет вычисления или другие действия с данными в листе.

Порядок ввода формулы

Для начала определим, в какой ячейке должен стоять результат расчета. Затем выделим эту ячейку (нажмем на нее левой кнопкой мышки и ячейка станет активной).

Вводить формулу надо со знака равенства. Это надо для того, чтобы Excel понял, что в ячейку вводится именно формула, а не данные.

Выделим произвольную ячейку, например D1. В строке формул введем =2+3 и нажмем Enter. В ячейке появится результат (5). А в строке формул сверху останется сама формула.

При обработке формулы с большим количеством вычислений, наблюдается определенный приоритет.

В первую очередь выполняются выражения внутри скобок.
Умножение и деление имеют более высокий приоритет чем сложение и вычитание.
Операторы с одинаковым приоритетом выполняются слева направо.

Так, в примере выше, сначала выполняется действие в скобках (5-4=1), потом первое умножение (100*1=100), затем второе умножение (38*2=76), сложение (100+26=126), и в конце вычитание (126-76=50).

Также, можно выполнять действия над числами, содержащимися в ячейках. Для этого, вместо цифр, в формулах нужно использовать ссылки на ячейки – букву латинского алфавита, обозначающую столбец и цифру, обозначающую строку.

Так, в ячейку D3 была введена формула D1+D2. В результате сложились числа,стоящие в ячейках D1(4) и D2(6) и полученный результат – 10 был записан в ячейку D3.

Для складывания нескольких ячеек используется функция СУММ. Для суммирования трех чисел формула запишется следующим образом

Но можно облегчить себе работу и вместо перечисления каждой ячейки записать диапазон, с помощью двоеточия

Истинное значение функции СУММ раскрывается, когда необходимо сложить большое количество ячеек в Excel. В примере ниже требуется просуммировать 12 значений. Функция СУММ позволяет сделать это несколькими щелчками мышью, если же использовать оператор сложения, то провозиться придется долго.

В таблицах Excelможно не только проводить простейшие вычисления над числами, но и возводить в степень, извлекать корень, производить сравнение чисел и многое другое.

Этапы разработки и исследования моделей

Использование компьютера для исследования информационных моделей различных объектов и систем позволяет изучить их изменения в зависимости от значения тех или иных параметров. Процесс разработки моделей и их исследования на компьютере можно разделить на несколько основных этапов.

На первом этапе исследования объекта или процесса обычно строится описательная информационная модель. Такая модель выделяет существенные с точки зрения целей проводимого исследования параметры объекта, а несущественными параметрами пренебрегает.

На втором этапе создается формализованная модель, то есть описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка. В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.

Однако далеко не всегда удается найти формулы, явно выражающие искомые величины через исходные данные. В таких случаях используются приближенные математические методы, позволяющие получать результаты с заданной точностью.

На третьем этапе необходимо формализованную информационную модель преобразовать в компьютерную модель, то есть выразить ее на понятном для компьютера языке. Существуют два принципиально различных пути построения компьютерной модели:

1) построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования;

2) построение компьютерной модели с использованием одного из приложений (электронных таблиц, СУБД и пр.).

В процессе создания компьютерной модели полезно разработать удобный графический интерфейс, который позволит визуализировать формальную модель, а также реализовать интерактивный диалог человека с компьютером на этапе исследования модели.

Четвертый этап исследования информационной модели состоит в проведении компьютерного эксперимента. Если компьютерная модель существует в виде программы на одном из языков программирования, ее нужно запустить на выполнение и получить результаты.

Если компьютерная модель исследуется в приложении, например в электронных таблицах, можно провести сортировку или поиск данных, построить диаграмму или график и так далее.

Пятый этап состоит в анализе полученных результатов и корректировке исследуемой модели. В случае различия результатов, полученных при исследовании информационной модели, с измеряемыми параметрами реальных объектов можно сделать вывод, что на предыдущих этапах построения модели были допущены ошибки или неточности. Например, при построении описательной качественной модели могут быть неправильно отобраны существенные свойства объектов, в процессе формализации могут быть допущены ошибки в формулах и так далее. В этих случаях необходимо провести корректировку модели, причем уточнение модели может проводиться многократно, пока анализ результатов не покажет их соответствие изучаемому объекту.

Исследование физических моделей в электронных таблицах:

Рассмотрим процесс построения и исследования модели на конкретном примере движения тела, брошенного под углом к горизонту.

Задача: В процессе тренировке теннисистов используются автоматы по бросания мячика в определенное место площадки. Необходимо задать автомату необходимую скорость и угол бросания мячика для попадания в мишень определенного размера, находящуюся на известном расстоянии.

Качественная описательная модель: Сначала построим качественную описательную модель процесса движения тела с использованием физических объектов, понятия и законов, то есть в данном случае идеализированную модель движения объекта. Из условия задачи можно сформулировать следующие основные предположения:

Мячик мал по сравнению с Землей, поэтому его можно считать материальной точкой;
Изменение высоты мячика мало, поэтому ускорение свободного падения можно считать постоянной величиной g= 9,8 мс и движение по оси ОУ можно считать равноускоренным;
Скорость бросания тела мала, поэтому сопротивлением воздуха можно пренебречь и движение по оси ОХ можно считать равномерным

Формальная модель: Для формализации модели используем известные из курса физики формулы равномерного и равноускоренного движения. При заданных начальной скорости v0 и угле бросания aзначения координат дальности полета х и высоты у от времени можно записать следующими формулами:

X=v0*cos*t;

Y=v0*sinα*t – g*t²/2

Пусть мишень высотой h будет размещаться на расстоянии sот автомата. Из первой формулы выражаем время, которое понадобится мячику, чтобы преодолеть расстояние s:

t = s/(v0*cos2α)

Представляем это значение для tв формулу для у. Получаем l – высоту мячика над землей на расстоянии s:

l = s*tgα – g*s²/(2*v0²*cosα²)

Формализуем теперь условие попадания мячика в мишень. Попадание произойдет, если значение высоты lмячика в мишень. Попадание произойдет, если значение высоты lмячика будет удовлетворять условию в форме неравенства:

0≤l ≤ h

Если l<0, то это означает «недолет», а если l>h, то это означает «перелет».

Создание модели:

Для ввода начальной скорости будем использовать ячейку В1, а для ввода угла – ячейку В2
Введем в ячейки А5:А18 значения времени с интервалом в 0,2 с.
В ячейки В5 и С5 введем формулы:

=$B$1*cos(Радианы($B$2))*А5

=$B$1*sin(РАДИАНЫ($B$2))*A5-4,9*A5*A5

Скопируем формулы в ячейки В6:В18 и С6:С18 соответственно.

Визуализируем модель, построив график зависимости координаты у от координаты х (траекторию движения тела).

Построить диаграмму типа График, в которой используется в качестве категории диапазон ячеек В5:В18, а в качестве значений – диапазон ячеек С5:С18.

Исследование модели: Исследуем модель и определим с заданной точностью 0,1 диапазон изменений угла, который обеспечивает попадание в мишень, находящуюся на расстоянии 30 м и имеющую высоту 1 м, при заданной начальной скорости 18 м/с. Воспользуемся для этого методом Подбор параметра.

Установить для ячеек точность один знак после запятой

Ввести в ячейки B21, B22 и В23 значения расстояния до мишени S = 30 м, начальной скорости Vо = 18 м/с и угла α= 35⁰, а в ячейку В25 – формулу для вычисления высоты мячика над поверхностью для заданных условий:

=B21*TAN(РАДИАНЫ(B23))-(9,81*B21^2)/(2*B22^2*COS(РАДИАНЫ(B23))^2)

Для заданных начальных условий определим углы, которые обеспечивают попадание в мишень на высотах 0 и 1 м.

Выделить ячейку В25 и ввести команду [Сервис-Подбор параметра…]. На появившейся диалоговой панели ввести в поле Значение: наименьшую высоту попадания в мишень ( то есть 0). В поле Изменяя значение ячейки: ввести адрес ячейки, содержащей значение угла (в данном случае $B$23).

В ячейке В23 появится значение 32,6. Повторить процедуру подбора параметра для максимальной высоты попадания в мишень – в ячейке В23 получим значение 36,1.

Таким образом, исследование компьютерной модели в электронных таблицах показало, что существует диапазон значений для угла бросания от 32,6 до 36,1⁰, который обеспечивает попадание в мишень высотой 1 м, находящуюся на расстоянии 30 м, мячиком брошенным со скоростью 18 м/с.

Исследование биологической модели развития популяций

В биологии при исследовании развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ (бактерий, рыб, животных и пр.) с учетом различных факторов. Взаимовлияние популяций рассматривается в моделях типа «хищник-жертва».

Формальная модель. Изучение динамики численности популяций естественно начать с простейшей модели неограниченного роста, в которой численность популяции ежегодно увеличивается на определенный процент. Математическую модель можно записать с помощью рекуррентной формулы, связывающей численность популяции следующего года с численностью популяции текущего года, с использованием коэффициента роста а:

X(n+1) = a * x(n)

Например, если ежегодный прирост численности популяции составляет 5%, то а = 1,05. В модели ограниченного роста учитывается эффект перенаселенности, связанный с нехваткой питания, болезнями и так далее, который замедляет рост популяции с увеличением ее численности. Введем коэффициент перенаселенности b, значение которого обычно существенно меньше а (b<<а). Тогда коэффициент ежегодного увеличения численности равен (а — b*х(n)) и формула принимает вид:

X(n+1) = (a – b * x(n)) * x(n)

В модели ограниченного роста с отловом учитывается, что на численность популяций промысловых животных и рыб оказывает влияние величина ежегодного отлова. Если величина ежегодного отлова равна с, то формула принимает вид:

X(n+1) = (a – b * x(n)) * x(n) — c

Популяции обычно существуют не изолированно, а во взаимодействии с другими популяциями. Наиболее важным типом такого взаимодействия является взаимодействие между жертвами и хищниками (например, караси-щуки, зайцы-волки и так далее). В модели «хищник-жертва» количество жертв х(n) и количество хищников у(n) связаны между собой. Количество встреч жертв с хищниками можно считать пропорциональным произведению количеств жертв и хищников, а коэффициент f характеризует возможность гибели жертвы при встрече с хищниками. В этом случае численность популяции жертв ежегодно уменьшается на величину f * х(n)* у(n) и формула для расчета численности жертв принимает вид:

X(n+1) = (a – b * x(n)) * x(n) – c – f* x(n) * y(n)

Численность популяции хищников в отсутствие жертв (в связи с отсутствием пищи) уменьшается, что можно описать рекуррентной формулой

Y(n+1) = d* y(n)

где значение коэффициента d < 1 характеризует скорость уменьшения численности популяции хищников. Увеличение популяции хищников можно считать пропорциональной произведению собственно количеств жертв и хищников, а коэффициент е характеризует величину роста численности хищников за счет жертв. Тогда для численности хищников можно использовать

формулу:

y(n+1) = d*y(n) + e*x(n)*y(n)

Компьютерная модель. Построим в электронных таблицах компьютерную модель, позволяющую исследовать численность популяций с использованием различных моделей: неограниченного роста, ограниченного роста, ограниченного роста с отловом и «хищник—жертва».

В ячейки В1 и В6 внести начальные значения численности популяций жертв и хищников.

В ячейки В2:В5 внести значения коэффициентов a, b, cи f, влияющих на изменение численности жертв.

В ячейки В7 и В8 внести значения коэффициентов dи е, влияющих на изменение численности хищников

В столбце Dбудем вычислять численность популяции в соответствии с моделью неограниченного роста, в столбце Е – ограниченного роста, в столбце F–ограниченного роста с отловом, в столбцах Gи H–«хищник-жертва».

В ячейки D1, E1, F1 и G1 внести значения начальной численности популяций жертв, в ячейку Н1 – хищников.

В ячейку D2 внести рекуррентную формулу неограниченного роста =$B$2*D1

В ячейку Е2 внести рекуррентную формулу неограниченного роста =($B$2-$B$3*E1)*E1

В ячейку F2 внести рекуррентную формулу ограниченного роста с отловом =($B$2-$B$3*F1)*F1-$B$4

В ячейку G2 внести рекуррентную формулу изменения количества жертв =($B$2-$B$3*G1)*G1-$B$4-$B$5*G1*H1

В ячейку Н2 внести рекуррентную формулу изменения количества хищников =$B$7*H1+$B$8*G1*H1

Скопировать внесенные формулы в ячейки столбцов командой [Правка-Заполнить-Вниз].

В ячейках столбцов ознакомиться с динамикой изменения численности популяций.

Выделить столбцы данных и построить диаграмму типа График. Появятся графики изменения численности популяций в соответствии с моделями неограниченного роста, ограниченного роста, ограниченного роста с отловом, моделью хищник-жертва.

Исследование модели: Изменяя значения начальных численностей популяций, а также коэффициенты, можно получать различные варианты изменения численности популяций в зависимости от времени.

Оптимизационное моделирование в экономике

В сфере управления сложными системами (например, в экономике) применяется оптимизационное моделирование, в процессе которого осуществляется поиск наиболее оптимального пути развития системы.

Критерием оптимальности могут быть различные параметры; например, в экономике можно стремиться к максимальному количеству выпускаемой продукции, а можно к ее низкой себестоимости. Оптимальное развитие соответствует экстремальному (максимальному или минимальному) значению выбранного целевого параметра.

Развитие сложных систем зависит от множества факторов (параметров), следовательно, значение целевого параметра зависит от множества параметров. Выражением такой зависимости является целевая функция

К = F(X1,X2,…,Xn),

где К — значение целевого параметра; X1,X2,…,Xn — параметры, влияющие на развитие системы.

Цель исследования состоит в нахождении экстремума этой функции и определении значений параметров, при которых этот экстремум достигается. Если целевая функция нелинейна, то она имеет экстремумы, которые находятся определенными методами.

Однако часто целевая функция линейна и, соответственно, экстремумов не имеет. Задача поиска оптимального режима при линейной зависимости приобретает смысл только при наличии определенных ограничений на параметры. Если ограничения на параметры (система неравенств) также имеют линейный характер, то такие задачи являются задачами линейного программирования. (Термин «линейное программирование» в имитационном моделировании понимается как поиск экстремумов линейной функции, на которую наложены ограничения.) Рассмотрим в качестве примера экономического моделирования поиск вариантов оптимального раскроя листов материала на заготовки определенного размера.

Содержательная постановка проблемы. В ходе производственного процесса из листов материала получают заготовки деталей двух типов А и Б тремя различными способами, при этом количество получаемых заготовок при каждом методе различается.

Тип Заготовки	1 способ раскроя	2 способ раскроя	3 способ раскроя
А	10	3	8
Б	3	6	4

Необходимо выбрать оптимальное сочетание способов раскроя, для того чтобы получить 500 заготовок первого типа и 300 заготовок второго типа при расходовании наименьшего количества листов материала.

Формальная модель. Параметрами, значения которых требуется определить, являются количества листов материала, которые будут раскроены различными способами:

Х1 — количество листов, раскроенное способом 1;

Х2 — количество листов, раскроенное способом 2;

Х3 — количество листов, раскроенное способом 3.

Тогда целевая функция, значением которой является количество листов материала, примет вид:

F = Х1+ Х2 + Х3.

Ограничения определяются значениями требуемых количеств заготовок типа А и Б, тогда с учетом количеств заготовок, получаемых различными способами, должны выполняться два равенства: 10Х1+ ЗХ2 + 8Х3 = 500;

ЗХ1 + 6Х2 + 4Х3 = 300.

Кроме того, количества листов не могут быть отрицательными, поэтому должны выполняться неравенства:

X1>= 0; Х2>= 0; Х3 >= 0.

Таким образом, необходимо найти удовлетворяющие ограничениям значения параметров, при которых целевая функция принимает минимальное значение. Компьютерная модель. Будем искать решение задачи путем создания и исследования компьютерной модели в электронных таблицах Excel.

Оптимизационное моделирование

Ячейки В2, С2 и D2 выделить для значений параметров Х1, Х2 и Х3.

В ячейку В4 ввести формулу для вычисления целевой функции:

=В2+С2+D2

В ячейку В7 ввести формулу вычисления количества заготовок типа А:

=10*B2+3*C2+8*D2.

В ячейку В8 ввести формулу вычислений количества заготовок типа Б:

=3*B2+6*C2+4*D2

Исследование модели: Для поиска оптимального набора значений параметров, который соотвествует минимальному значению целевой функции, воспользоваться надстройкой электронных таблиц Поиск решения.

На вкладке Данные нажмите кнопку Поиск решения.
На появившейся диалоговой панели Поиск решения установить:

Адрес целевой ячейки
Вариант оптимизации значения целевой ячейки (максимизация, минимизация или подбор значения)
Адреса ячеек, значения которых изменяются в процессе поиска решения ( в которых хранятся значения параметров)

Ограничения (типа «=» для ячеек, хранящих количество деталей, и типа «≥» для параметров).

Щелкнуть по кнопке Выполнить. В ячейке целевой функции появится значение 69,4, а в ячейках параметров значения 0,11,58.

Таким образом, для изготовления 500 деталей А и 300 деталей Б требуется 71 лист материала, при этом 12 листов нужно раскроить по второму, а 59 по третьему способу.

Заключение

Моделирование глубоко проникает в теоретическое мышление. Более того, развитие любой науки в целом можно трактовать — в весьма общем, но вполне разумном смысле, — как «теоретическое моделирование». Важная познавательная функция моделирования состоит в том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближённое, упрощённое объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» — предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Такое «переплетение» теоретического и экспериментального моделирования особенно характерно для развития физических теорий.

Моделирование — не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и — несмотря на описанную выше его относительность — объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощьюустановления их отношения с другой теорией, выступающей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяясь в органическом единстве с другими методами познания, моделирование выступает как процесс углубления познания, его движения от относительно бедных информацией моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых явлений действительности.

В своем проекте я показала, как использовать электронные таблицы Excelдля моделирования и анализа созданных моделей.

Список использованной литературы

Н. Угринович «Информатика и информационные технологии»
Н. Угринович «Информатика и ИКТ»
http://on-line-teaching.com/excel/lsn003.html
http://www.excel-office.ru/formulivexcel/formulivexcel

Источник

Модель данных позволяет интегрировать данные из нескольких таблиц, эффективно создавая реляционный источник данных в книге Excel. В Excel модели данных используются прозрачно, предоставляя табличные данные, используемые в сводных таблицах и сводных диаграммах. Модель данных визуализируются как коллекция таблиц в списке полей, и в большинстве раз вы даже не узнаете, что она существует.

Прежде чем приступить к работе с моделью данных, необходимо получить некоторые данные. Для этого мы будем использовать интерфейс Get & Transform (Power Query), поэтому вам может потребоваться выполнить шаг назад и посмотреть видео, или следуйте нашему руководству по обучению по get & Transform и Power Pivot.

Где есть Power Pivot?

Excel 2016 & Excel для Microsoft 365 — Power Pivot включен в ленту.
Excel 2013 — Power Pivot входит в Office профессиональный плюс Excel 2013, но не включен по умолчанию. Дополнительные сведения о запуске надстройки Power Pivot для Excel 2013.
Excel 2010 — скачайте надстройку Power Pivot, а затем установите надстройку Power Pivot.

Где находится get & Transform (Power Query)?

Excel 2016 & Excel для Microsoft 365 . Get & Transform (Power Query) интегрировано с Excel на вкладке «Данные«.
Excel 2013 — Power Query — это надстройка, которая входит в Excel, но ее необходимо активировать. Перейдите к разделу «Параметры >» > надстроек, а затем в раскрывающемся списке «Управление» в нижней части панели выберите com-надстройки > Go. Проверьте microsoft Power Query Excel, а затем ОК, чтобы активировать его. На Power Query будет добавлена вкладка Power Query.
Excel 2010 — скачивание и установка Power Query надстройки.. После активации на ленту Power Query вкладки.

Начало работы

Сначала необходимо получить некоторые данные.

В Excel 2016 и Excel для Microsoft 365 используйте data >Get & Transform Data > Get Data > Get Data to import data from any number of external data sources, such as a text file, Excel workbook, website, Microsoft Access, SQL Server, or another relational database that contains multiple related tables.

В Excel 2013 и 2010 перейдите к Power Query >получения внешних данных и выберите источник данных.
Excel предложит выбрать таблицу. Если вы хотите получить несколько таблиц из одного источника данных, установите флажок «Включить выбор нескольких таблиц «. При выборе нескольких таблиц Excel автоматически создает модель данных.

Примечание: В этих примерах мы используем книгу Excel с вымышленными сведениями о классах и оценках учащихся. Вы можете скачать пример книги модели данных учащихся и следовать инструкциям. Вы также можете скачать версию с готовой моделью данных..
Выберите одну или несколько таблиц и нажмите кнопку «Загрузить «.

Если необходимо изменить исходные данные, можно выбрать параметр «Изменить «. Дополнительные сведения см. в статье «Общие сведения Редактор запросов (Power Query)».

Теперь у вас есть модель данных, которая содержит все импортированные таблицы, и они будут отображаться в списке полей сводной таблицы.

Примечания:

Модели создаются неявно, когда вы импортируете в Excel несколько таблиц одновременно.
Модели создаются явно, если вы импортируете данные с помощью надстройки Power Pivot. В надстройке модель представлена в макете с вкладками, аналогичном Excel, где каждая вкладка содержит табличные данные. Дополнительные сведения об импорте данных с помощью надстройки Power Pivotсм. в статье «Получение данных с помощью SQL Server данных».
Модель может содержать одну таблицу. Чтобы создать модель на основе только одной таблицы, выберите таблицу и нажмите кнопку Добавить в модель данных в Power Pivot. Это может понадобиться в том случае, если вы хотите использовать функции Power Pivot, например отфильтрованные наборы данных, вычисляемые столбцы, вычисляемые поля, ключевые показатели эффективности и иерархии.
Связи между таблицами могут создаваться автоматически при импорте связанных таблиц, у которых есть связи по первичному и внешнему ключу. Excel обычно может использовать импортированные данные о связях в качестве основы для связей между таблицами в модели данных.
Советы по сокращению размера модели данных см. в статье «Создание модели данных, оптимизированной для памяти, с помощью Excel и Power Pivot».
Дополнительные сведения см. в руководстве по импорту данных в Excel и созданию модели данных.

Создание связей между таблицами

Следующим шагом является создание связей между таблицами, чтобы вы могли извлекать данные из любой из них. Каждая таблица должна иметь первичный ключ или уникальный идентификатор поля, например идентификатор учащегося или номер класса. Самый простой способ — перетащить эти поля, чтобы подключить их в представлении схемы Power Pivot.

Перейдите в power Pivot > Manage.
На вкладке « Главная» выберите » Представление схемы».
Будут отображены все импортированные таблицы, и может потребоваться некоторое время, чтобы изменить их размер в зависимости от количества полей в каждой из них.
Затем перетащите поле первичного ключа из одной таблицы в следующую. В следующем примере показано представление схемы таблиц учащихся.

Мы создали следующие ссылки:
- tbl_Students | Идентификатор учащегося > tbl_Grades | Идентификатор учащегося
  
  Другими словами, перетащите поле «Идентификатор учащегося» из таблицы «Учащиеся» в поле «Идентификатор учащегося» в таблице «Оценки».
- tbl_Semesters | Идентификаторы > tbl_Grades | Семестр
- tbl_Classes | Номер класса > tbl_Grades | Номер класса
Примечания:
- Имена полей не обязательно должны совпадать для создания связи, но они должны быть одинаковыми типами данных.
- Соединители в представлении схемы имеют «1» с одной стороны, а «*» — с другой. Это означает, что между таблицами существует связь «один ко многим», которая определяет, как данные используются в сводных таблицах. См. дополнительные сведения о связях между таблицами в модели данных.
- Соединители указывают только на наличие связи между таблицами. На самом деле они не показывают, какие поля связаны друг с другом. Чтобы просмотреть ссылки, перейдите в раздел Power Pivot > Manage > Design > Relationships > Управление связями. В Excel можно перейти к разделу «>данных».

Создание сводной таблицы или сводной диаграммы с помощью модели данных

Книга Excel может содержать только одну модель данных, но эта модель может содержать несколько таблиц, которые можно многократно использовать в книге. Вы можете добавить дополнительные таблицы в существующую модель данных в любое время.

В Power Pivotперейдите к разделу » Управление».
На вкладке « Главная» выберите сводную таблицу.
Выберите место размещения сводной таблицы: новый лист или текущее расположение.
Нажмите кнопку «ОК», и Excel добавит пустую сводную таблицу с областью списка полей справа.

Затем создайте сводную таблицу или сводную диаграмму. Если вы уже создали связи между таблицами, можно использовать любое из их полей в сводной таблице. Мы уже создали связи в образце книги модели данных учащихся.

Добавление имеющихся несвязанных данных в модель данных

Предположим, вы импортировали или скопировали много данных, которые вы хотите использовать в модели, но не добавили их в модель данных. Принудительно отправить новые данные в модель очень просто.

Начните с выбора любой ячейки в данных, которые необходимо добавить в модель. Это может быть любой диапазон данных, но лучше всего использовать данные, отформатированные в виде таблицы Excel .
Добавьте данные одним из следующих способов.
Щелкните Power Pivot > Добавить в модель данных.
Выберите Вставка > Сводная таблица и установите флажок Добавить эти данные в модель данных в диалоговом окне «Создание сводной таблицы».

Диапазон или таблица будут добавлены в модель как связанная таблица. Дополнительные сведения о работе со связанными таблицами в модели см. в статье Добавление данных с помощью связанных таблиц Excel в Power Pivot.

Добавление данных в таблицу Power Pivot данных

В Power Pivot невозможно добавить строку в таблицу, введя текст непосредственно в новой строке, как это можно сделать на листе Excel. Но можно добавить строки , скопируйте и вставьте или обновите исходные данные и обновите модель Power Pivot.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Ознакомьтесь & по преобразованию и обучению Power Pivot

Общие сведения о редакторе запросов (Power Query)

Создание модели данных, оптимизированной для памяти, с помощью Excel и Power Pivot

Руководство. Импорт данных в Excel и создание модели данных

Определение источников данных, используемых в модели данных книги

Связи между таблицами в модели данных

Источник

Решение математической задачи
с использованием компьютерного моделирования.

Этап
1. Постановка задачи.

Под задачей понимается некая проблема, которую надо решить. На
этапе постановки задачи необходимо:

1. описать
задачу,

2. определить
цели моделирования,

3. проанализировать
объект или процесс.

Описание задачи. Задача формулируется
на обычном языке, и описание должно быть понятным. Главное здесь — определить
объект моделирования и понять, что должен представлять собой результат.

Даны координаты двух противоположных вершин прямоугольника:
A(x1, y1), C(x2, y2). Стороны прямоугольника параллельны осям координат. Определить
в какой четверти координатной плоскости находится прямоугольник. Предложите
свои координаты, чтобы прямоугольник находился во 2 и 3 четвертях координатной
плоскости. Найдите периметр и площадь прямоугольника.

Цели
моделирования.

1. Познание
окружающего мира.

Зачем
человек создает модели? Чтобы ответить на этот вопрос, надо заглянуть в далекое
прошлое. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди
изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям,
пользоваться природными благами, просто выживать. Накопленные знания
передавались из поколения в поколение устно, позже письменно, наконец с помощью
предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара — глобус, —
позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты, ее вращении
вокруг собственной оси и расположении материков. Такие модели позволяют понять,
как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы
его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.

Создание объектов с заданными свойствами (задача
типа «Как сделать, чтобы…»).

Накопив
достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с
заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или
ставить себе на службу природные явления?» Человек стал строить модели еще не
существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных
механизмов, даже обыкновенного зонтика. Многие из этих моделей стали в
настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.

Определение последствий воздействия на объект и
принятие правильного решения (задача типа «Что будет,
если…»: что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что
произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?)

Например,
для спасения Петербурга от постоянных наводнений, приносящих огромный ущерб,
решено было возвести дамбу. При ее проектировании было построено множество
моделей, в том числе и натурных, именно для того, чтобы предсказать последствия
вмешательства в природу.

Эффективность управления объектом (или
процессом).

Поскольку
критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется
только при условии, если будут «и волки сыты, и овцы целы». Например, нужно
наладить питание в школьной столовой. С одной стороны, оно должно отвечать
возрастным требованиям (калорийное, содержащее витамины и минеральные соли), с
другой — нравиться большинству ребят и к тому же быть «по карману» родителям, а
с третьей — технология приготовления должна соответствовать возможностям
школьных столовых. Как совместить несовместимое? Построение модели поможет
найти приемлемое решение.

Определить координаты вершин B и D. Вычислить площадь и периметр
прямоугольника.

Выявить взаимосвязь между координатами вершин и расположением
прямоугольника на координатной плоскости.

Анализ
объекта.

На
этом этапе четко выделяют моделируемый объект, его основные свойства, его
элементы и связи между ними. Простой пример подчиненных связей объектов —
разбор предложения. Сначала выделяются главные члены (подлежащее, сказуемое),
затем второстепенные члены, относящиеся к главным, затем слова, относящиеся к
второстепенным, и т. д.

Что моделируется?

Система, состоящая из двух простых объектов: прямоугольника и
системы координат.

Что известно о прямоугольнике?

Прямоугольник задан двумя про-тивоположными вершинами А и С.
Координаты точки А – x₁, y₁; коорди-наты точки C – x₂, y₂

Чем характеризуется система координат?

Система координат — это две взаимно перпендикулярные
координатные прямые, пересекающиеся в точке, которая является началом отсчёта
для каждой из них.

Оси координат делят плоскость на 4 угла, которые называют координатными
четвертями. Четверть, образованная положительными полуосями (правый верхний
угол), считают первой

Этап
2. Разработка модели.

Информационная модель.

На этом этапе выясняются свойства,
состояния, действия и другие характеристики элементарных объектов в любой
форме: устно, в виде схем, таблиц. Формируется представление об элементарных
объектах, составляющих исходный объект, т. е. информационная модель. Модели
должны отражать наиболее существенные признаки, свойства, состояния и отношения
объектов предметного мира. Именно они дают полную информацию об объекте.

Например, в школе учащиеся знакомятся с
информационной моделью кровообращения. Предлагаемой в учебнике анатомии
информации достаточно для школьника, но мало для тех, кто проводит операции на
сосудах в больницах.

Информационные модели играют очень
важную роль в жизни человека.

Знания, получаемые вами в школе, имеют
вид информационной модели, цель которой — изучение предметов и явлений.

Уроки истории дают возможность построить
модель развития общества, а знание этой модели позволяет строить собственную
жизнь, либо повторяя ошибки предков, либо учитывая их.

На уроках географии вам сообщают
информацию о географических объектах: горах, реках, странах и др. Это тоже
информационные модели. Многое, о чем рассказывается на занятиях по географии,
вы никогда не увидите в реальности.

На уроках химии информация о свойствах
разных веществ и законах их взаимодействия подкрепляется опытами, которые есть
не что иное, как реальные модели химических процессов.

Информационная модель никогда не
характеризует объект полностью. Для одного и того же объекта можно построить
различные информационные модели.

Выбор наиболее существенной информации
при создании информационной модели и сложность этой модели обусловлены целью
моделирования.

Построение информационной модели
является отправным пунктом этапа разработки модели. Все входные параметры
объектов, выделенные при анализе, располагают в порядке убывания значимости и
проводят упрощение модели в соответствии с целью моделирования.

Знаковая модель.

Прежде
чем приступить к процессу моделирования, человек делает предварительные
наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы, т. е.
составляет информационную модель в той или иной знаковой форме, которая может
быть либо компьютерной, либо некомпьютерной.

Рисуем прямоугольник, отмечаем что дано, определяем, как найти
координаты двух других вершин.

Компьютерная модель

— это модель, реализованная средствами
программной среды.

Существует множество программных
комплексов, которые позволяют проводить исследование (моделирование)
информационных моделей. Каждая программная среда имеет свой инструментарий и
позволяет работать с определенными видами информационных объектов.

Человек уже знает, какова будет модель,
и использует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения
геометрических моделей, схем используются графические среды, для словесных или
табличных описаний — среда текстового редактора.

Основные функции компьютера при
моделировании систем:

·
исполнение роли вспомогательного средства для решения задач,
решаемых и обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;

·
исполнение роли средства
постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами,
алгоритмами, технологиями;

·
исполнение роли средства конструирования компьютерных обучающих
и моделирующих сред типа: «обучаемый — компьютер — обучающий», «обучающий —
компьютер — обучаемый», «обучающий — компьютер — группа обучаемых», «группа
обучаемых — компьютер — обучающий», «компьютер — обучаемый — компьютер»;

·
исполнение роли средства моделирования для получения новых
знаний;

·
«обучение» новых моделей (самообучение моделей).

Выбираем для создания модели нашей задачи Microsoft Office Excel.
Строим таблицу для ввода заданных координат, для вычисления не заданных
координат, площади и периметра вводим формулы, строим по таблице график.

Этап
3. Компьютерный эксперимент.

Компьютерное моделирование — основа
представления знаний в ЭВМ. Компьютерное моделирование для рождения новой
информации использует любую информацию, которую можно актуализировать с помощью
ЭВМ. Прогресс моделирования связан с разработкой систем компьютерного
моделирования, а прогресс в информационной технологии — с актуализацией опыта
моделирования на компьютере, с созданием банков моделей, методов и программных
систем, позволяющих собирать новые модели из моделей банка.

Разновидность компьютерного
моделирования — вычислительный эксперимент, т. е. эксперимент, осуществляемый
экспериментатором над исследуемой системой или процессом с помощью орудия
эксперимента — компьютера, компьютерной среды, технологии.

Вычислительный эксперимент становится
новым инструментом, методом научного познания, новой технологией также из-за
возрастающей необходимости перехода от исследования линейных математических
моделей систем (для которых достаточно хорошо известны или разработаны методы
исследования, теория) к исследованию сложных и нелинейных математических
моделей систем (анализ которых гораздо сложнее). Грубо говоря, наши знания об
окружающем мире линейны, а процессы в окружающем мире нелинейны.

Вычислительный эксперимент позволяет
находить новые закономерности, проверять гипотезы, визуализировать ход событий
и т. д.

Чтобы дать жизнь новым конструкторским
разработкам, внедрить новые технические решения в производство или проверить
новые идеи, нужен эксперимент. В недалеком прошлом такой эксперимент можно было
провести либо в лабораторных условиях на специально создаваемых для него
установках, либо на натуре, т. е. на настоящем образце изделия, подвергая его
всяческим испытаниям.

С развитием вычислительной техники
появился новый уникальный метод исследования — компьютерный эксперимент.
Компьютерный эксперимент включает некоторую последовательность работы с
моделью, совокупность целенаправленных действий пользователя над компьютерной
моделью.

В нашей задаче меняем координаты вершин А и С, смотрим за
изменениями на графике и проверяем расчеты по формулам.

Эксперимент 1 Вводимые
координаты положительные

Эксперимент 2 Вводимые
координаты отрицательные

Эксперимент 3 Вводимые
координаты (x) отрицательные, (y)
положительные

Эксперимент 4 Вводимые
координаты (у) отрицательные, (х) положительные

Эксперимент 5 Вводимая
координата (у) вершины С отрицательна, все остальные положительные

Эксперимент 6 Вводимая
координата (у) вершины С положительна, все остальные отрицательные

Эксперимент 7 Вводимые
координаты одной заданной вершины положительные, другой вершины отрицательные

Этап
4. Анализ результатов моделирования.

Конечная цель моделирования — принятие решения,
которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных
результатов. Этот этап решающий — либо вы продолжаете исследование, либо
заканчиваете. Возможно, вам известен ожидаемый результат, тогда необходимо
сравнить полученный и ожидаемый результаты. В случае совпадения вы сможете
принять решение.

Основой для выработки решения служат
результаты тестирования и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям
поставленной задачи, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах. Это может
быть либо слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный
выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов
при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то
требуется корректировка модели, т. е. возврат к одному из предыдущих
этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента
не будут отвечать целям моделирования. Главное, надо всегда помнить:
выявленная ошибка — тоже результат.
Как говорит народная мудрость, на ошибках учатся.

Теперь учащиеся смогут построить прямоугольник в любой четверти
координатной плоскости.

Источник

Федеральное агентство по образованию

Федеральное государственное образовательное учреждение

среднего профессионального образования

КУЗНЕЦКИЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ ТЕХНИКУМ

«Компьютерное моделирование в Excel,

как способ исследования физических процессов»

Учебно-исследовательская работа

Преподаватель информатики

Василевская С.Н.

г. Новокузнецк, 2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение 3

Компьютерное моделирование, как способ исследования физических процессов 4

Демонстрация программы 6

Заключение 9

Литература 10

Введение

Издавна человек применяет модели. Это полезно при изучении сложных процессов или систем, конструировании новых устройств или сооружений. Обычно модель более доступна для исследования, чем реальный объект (а есть такие объекты, экспериментировать с которыми невозможно или недопустимо).

Модель — это некоторый материальный или идеальный (мысленно представляемый) объект, замещающий объект-оригинал, сохраняя его характеристики, важные для данной задачи.

Процесс построения модели называют моделированием.

Все способы моделирования можно разделить на две большие группы. В одном случае моделью является предмет, воспроизводящий те или иные геометрические, физические и т.п. характеристики оригинала. Это — материальное (физическое) моделирование. Исследование таких моделей — реальные эксперименты с ними.

По иному происходит работа с информационными (идеальными) моделями, являющимися описаниями объектов-оригиналов с помощью схем, графиков, формул, чертежей и т.п. Одним из важнейших видов информационного моделирования является математическое — когда описания формулируются на языке математики. Соответственно, и исследование таких моделей ведется с использованием математических методов. Именно математическим моделированием мы пользуемся при решении количественных задач на занятиях физики и химии.

Математические модели, используемые при решении современных практических задач, настолько сложны, что исследовать их вручную практически невозможно. Приходится прибегать к помощи компьютера.

Оптимизационные модели описывают некоторую систему совокупностью соотношений, причем ряд параметров в этих соотношениях — во власти человека. Назначение таких моделей — найти такое сочетание значений этих параметров, при котором будет получен наилучший результат из возможных. Наиболее широко они используются в экономических расчетах.

Компьютерное моделирование,

как способ исследования физических процессов

Всякая модель создается для вполне определенной цели, и это в значительной степени определяет ее выбор.

Поэтому, первое, что необходимо сделать — поставить задачу, т.е. определить вопросы, ответы на которые мы хотим получить, и необходимые для этого исходные данные.

Во-вторых, нужно выбрать среди законов, которым подчиняется моделируемая система, существенные для поиска ответов на поставленные вопросы. Возможно, придется выдвигать и какие-то предположения. Найденные закономерности следует представить в форме математических соотношений.

В своей работе я ставил цель исследовать возможности программы Excel при компьютерном моделировании на простом примере построения модели движения двух шариков в замкнутом пространстве.

Конечно, при изучении физики компьютерное моделирование ни в коем случае не должно подменять собой физическую лабораторию и вытеснять реальный эксперимент. И это правильно. Но, тем не менее, в преподавании физики компьютерное моделирование может прочно занять вполне определенную нишу. Речь идет не только о численном моделировании экспериментов, которые по тем или иным причинам не могут быть выполнены в учебной лаборатории. Даже моделирование физических явлений, в принципе доступных непосредственному наблюдению, имеет определенную ценность. Компьютерное моделирование дает студентам один из важнейших инструментов, облегчающих проникновение в тайны науки.
С точки зрения преподавателя, очевидное, лежащее на поверхности достоинство компьютерного моделирования заключается в возможности создавать впечатляющие и запоминающиеся зрительные образы. Такие наглядные образы способствуют пониманию изучаемого явления и запоминанию важных деталей в гораздо большей степени, нежели соответствующие математические уравнения. Моделирование позволяет придать наглядность абстрактным законам и концепциям, привлечь внимание студентов к тонким деталям изучаемого явления, ускользающим при непосредственном наблюдении. Графическое отображение результатов моделирования на экране компьютера одновременно с анимацией изучаемого явления или процесса позволяет учащимся легко воспринимать большие объемы содержательной информации.

Интерактивный характер моделирующих компьютерных программ также представляет собой важный аргумент в пользу применения моделирования. При пассивном поглощении информации студенты быстро теряют интерес к предмету. Обучение становится намного эффективнее при необходимости управлять работой программы, часто взаимодействовать с ней и реагировать на ее запросы. Хорошая интерактивная компьютерная программа не должна вести учащегося по строго предопределенному пути, пусть даже и тщательно выверенному автором, а, напротив, должна предоставлять выбор из множества разнообразных возможностей.

Без опоры на численные методы практически невозможно понять свойства предложенной математической модели явления и сделать какие-либо заключения об ее соответствии реальной действительности, а тем самым и о нашем понимании изучаемого явления. Правильность наших представлений о реальном изучаемом явлении можно проверить с помощью вычислительного эксперимента на компьютере.

Поэтому для современного этапа развития физической науки характерно становление (в дополнение к экспериментальной и теоретической физике) третьей ее ветви – вычислительной физики, в основе которой лежит компьютерное моделирование физических явлений. Компьютерный эксперимент, выполняемый не с реальной физической системой, а с ее математической моделью, не только во многом обогащает и облегчает изучение фундаментальных принципов и традиционных разделов курса физики, но и дает ключ к изучению многих трудных для усвоения вопросов, недоступных традиционным методам. В частности, с помощью компьютерных моделей можно изучать нелинейные явления, где аналитические методы зачастую оказываются бессильными.

В компьютерных моделях объекты наделяются определяющими их свойствами, которые задают их реакции на различные виды манипуляций.

Типичная форма компьютерной модели – это электронная таблица, в которой пользователь может изучить влияние, вызываемое изменением величины, содержащейся в одной из ячеек таблицы, на величины, находящиеся в других ячейках таблицы и связанные с первой величиной формулами. Модель, построенная в виде электронной таблицы, позволяет представить математический или финансовый процесс почти любого типа – от расчета сужающего устройства в автоматике до расчета экономической эффективности системы автоматического регулирования.

Разумеется, перечисленные выше преимущества моделирования можно реализовать при использовании высококачественных программных продуктов, таких как 3DMax, MatLab, AutoCad, MatCad и другие, для работы в которых требуются профессиональные навыки программиста. К сожалению, сложившуюся на сей день ситуацию с предложением учебных компьютерных программ трудно назвать благополучной.

Поэтому цель моей работы – самостоятельная реализация моделей с помощью электронных таблиц Excel.

Основные этапы деятельности при построении компьютерной модели физического процесса:

— постановка задачи,

— выбор цели моделирования,

— анализ моделируемого объекта,

— выделение существенных для решения заданной задачи свойств,

— выбор оптимального представления модели,

— анализ соответствия полученной модели заданной задаче,

— демонстрация действия модели,

— защита модели.

Демонстрация программы

Программу Excel студенты изучают на занятиях по дисциплинам «Информатика» и «Информационные технологии в профессиональной деятельности».

Для имитации движений в электронных таблицах предусмотрена возможность использовать язык программирования Basic, который также изучается студентами всех специальностей.

Демонстрируется компьютерная модель абсолютно упругого удара.

Программа Excel позволяет осуществлять часть расчетов, легко конструировать интерфейс программы средствами рабочего листа (см рис. 1). Для изображения шаров может быть использована диаграмма пузырькового типа.

Рис. 1 Вид программы

Сама модель рассчитывается по формулам школьной физики:

Из приведенных законов выводим формулы расчета координат шариков

В ячейках электронной таблицы задаем необходимые параметры: массу 1 и 2 шара и их скорости. Целесообразнее выбрать в диапазоне от 1 до 10 кг., а скорости – в диапазоне от -10 до +10 м/с.

Пишем текст программы на событие щелчка мыши по кнопке «Старт!».

Текст программы на языке Basic.

Private Sub CommandButton1_Click()

xxn1 = Cells(2, 5)

xxn2 = Cells(2, 6)

dx1 = Cells(2, 2) / 100

dx2 = Cells(2, 4) / 100

x1 = xxn1

x2 = xxn2

m1 = Cells(2, 1)

m2 = Cells(2, 3)

For i = 1 To 2000

If x1

Beep

dx1 = Abs(dx1)

End If

If x2 = 9.5 Then

Beep

dx2 = -1 * Abs(dx2)

End If

If x1 = x2 — 1 Then

Beep

a = dx1

dx1 = (dx1 * (m1 — m2) + 2 * dx2 * m2) / (m1 + m2)

dx2 = a + dx1 — dx2

End If

x1 = x1 + dx1

x2 = x2 + dx2

Cells(5, 2) = x1

Cells(5, 4) = x2

For j = 1 To 500000

Next j

DoEvents

Next i

End Sub

Проверить работу программы можно следующим образом: при равенстве масс тел и одинаковых по абсолютному значению, но противоположно направленных скоростях получается симметричная картинка.

При желании можно вывести в ячейки листа значения изменяющихся скоростей, координат, пройденные пути и т.п. Это позволит наблюдать за изменениями значений при анализе явления соударения.

Заключение

Компьютерные модели могут использоваться для исследования процессов без построения системы, в которой они реально происходят. Такие модели позволяют ускорить процессы, протекающие слишком медленно или замедлить их (чтобы легче было наблюдать, например, движение пули или ракеты).

Компьютерные модели могут предназначаться для моделирования различных технических систем, например трубопровода, оснащенного из запорно-регулирующей арматурой, электрических цепей и т.д.

В своей работе я постарался исследовать возможности доступных компьютерных программ, таких как Excel и Basic, знакомых каждому студенту, для моделирования различных физических процессов и расчета реальных устройств. Эти возможности, бесспорно пригодятся любому студенту в учебе и дальнейшей практической деятельности.

Литература

Безручко В.Т.. Практикум по курсу «Информатика». Работа в Windows 2000, Word, Excel: Учеб. пособие. — 2-е изд., доп. и перераб. — М.: Финансы и статистика, 2003.-544 с.: ил.
Васильков Ю. В.. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании М., «Финансы и статистика» 1999
Ефимова О., В. Морозов, Н. Угринович. Курс компьютерной технологии с основами информатики. Учебное пособие для старших классов. М., ABF, ООО «Фирма «Издательство АСТ», 1999. — 432 с., ил.
Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р Алгоритмы: построение и анализ. М., «МЦНМО», 1999.
Соха Дж., Рахмел Д., Холл Д. Изучи сам Visual Basic 5/ Пер. с англ. А.Н. Филимонов; Худ. обл. М.В. Драко. – Мн.: ООО «Попурри», 1998. – 320с.: ил.
Чекмарев А. Средства визуального проектирования. BHV-СПб, 1998.
Экштайн В. «Компьютерное моделирование взаимодействия частиц с поверхностью твердого тела.» М. 1995 г.
Информатика. Еженедельная газета Издательского дома «Первое сентября». №13, 1-7 апреля 2002

Источник

Моделирование в электронных таблицах

Шевякова Екатерина Вячеславовна, заместитель директора по учебно-воспитательной работе

Разделы: Информатика

Урок № 1. Задача о попадании точки в заданную фигуру. 2 часа.

Цель урока: построить в Excel компьютерную модель заданной на плоскости фигуры, исследовать ее, вводя координаты различных точек.

Учащиеся должны уметь: строить чертеж в Word, строить математическую модель фигуры, строить компьютерную модель в Excel.

Решение задачи о попадании точки в фигуру на примерах с использованием логических функций Excel. 40 мин.

Спонсор поста: Clash of Clans

Практическая работа: решить задачу для заданной фигуры в Excel, построить чертеж фигуры в Word, построить математическую модель, построить компьютерную модель, вставить решение из Excel в Word как объект с целью дальнейшего тестирования и проверки задачи. 40 мин.

Домашнее задание: построить математическую и компьютерную модель (программа на Паскале) для заданной фигуры.

Математическая модель: рис. 2

Компьютерная модель:

формула в Excel:

=ЕСЛИ(И(СТЕПЕНЬ(A2;2)+СТЕПЕНЬ(B2;2)>=4;СТЕПЕНЬ(A2;2)+СТЕПЕНЬ(B2;2)=16);»попадает»;»не попадает»)

Рассмотрим еще один пример: рис 3. Разделим фигуру на две части.

Математическая модель: 1 часть: рис. 4 2 часть: рис. 5

Компьютерная модель:

формула в Excel:

=ЕСЛИ(ИЛИ(И(A2>=-2; А2<=0;B2>=0;B2<=3);И(СТЕПЕНЬ(А2;2)+СТЕПЕНЬ(В2;2)<=9;

A2>=0;B2>=0));»попадает»;»не попадает«)

Значения координат точки можно задать случайными числами. Для этого использовать встроенную функцию СЛЧИС(), которая выдает случайное число на отрезке[0;1] .

Для вставки объекта Excel в документ Word необходимо:

сохранить решение задачи в Excel;

в документе Word установить курсор на место вставки;

Вставка — Объект — создать из файла — Обзор — Найти файл с решением задачи — Вставить.

Учащимся выдаются заранее подготовленные карточки с различными фигурами.

Цель урока: построить имитационную модель игры.

Учащиеся должны знать: понятие модели, случайного процесса, формализации, информационной модели, компьютерной модели, основные приемы работы в Excel, логические функции Excel, функцию случайных чисел.

Учащиеся должны уметь: работать с электронной таблицей, проводить формализацию задачи, строить информационную и компьютерную модель задачи.

Разбор задачи «Кубики» и задачи о проверке знания таблицы умножения — объяснение у доски (40 мин).

Самостоятельная работа: задача «Домино» — работа за компьютером (40 мин).

Задача «Кубики».

Смоделируйте игру «Кубики»: двое игроков бросают игральный кубик. Определить результат игры.

Информационная модель:

Выходные параметры: результат — кто победил.

Связь: если х>у, то победил первый игрок, иначе если х=у, то — ничья, иначе — победил второй игрок. Можно связь представить в виде блок-схемы.

Компьютерная модель:

Очки, выпавшие у первого и второго игрока, выводятся только после введения имен игроков. Очистка таблицы производится клавишей F9.

В ячейке первого игрока формула:

=ЕСЛИ(ЕПУСТО(B4);»»;ОКРУГЛ(СЛЧИС()*6;0))

В ячейке второго игрока формула:

=ЕСЛИ(ЕПУСТО(B2);»»;ОКРУГЛ(СЛЧИС()*6;0))

В ячейке результата формула:

=ЕСЛИ(ИЛИ(ЕПУСТО(B2);ЕПУСТО(B4));»»;ЕСЛИ(B3>B5;»выиграл первый»;ЕСЛИ(B3<B5;»выиграл второй»;»ничья»)))

Постановка задачи.

Смоделируйте работу программы проверки знания таблицы умножения.

Информационная модель:

Входные параметры: х,у — сомножители, р — ответ, вводимый учеником.

Связь: если р=х*у, то результат — сообщение: ответ правильный, иначе — результат: сообщение об ошибке. Связь также можно представить в виде блок-схемы.

Для вычисления сомножителей применяются формулы:

=ОКРУГЛ(СЛЧИС()*9;0)

Для проверки результата используется формула:

=ЕСЛИ(ИЛИ(ЕПУСТО(B2);ЕПУСТО(D2);ЕПУСТО(B3));»»;ЕСЛИ(B2*D2=B3;»правильно»;»ошибка«))

Постановка задачи:

Смоделируйте выбор наугад двух костей домино из полного набора костей этой игры (0-0, 0-1, …, 6-6). Определить, можно ли приставить эти кости одна к другой в соответствии с правилами домино.

Информационная модель:

Выходные параметры: ответ: можно приставить кости одну к другой или нет.

Связь: если х1=х2 или х1=у2 или у1=х2 или у1=у2, то ответ: можно, иначе — ответ: нельзя. Связь можно представить в виде блок-схемы.

Компьютерная модель:

Для получения значений «костей» домино используются формулы:

=ОКРУГЛ(СЛЧИС()*6;0)

Для определения результата используется формула:

=ЕСЛИ(ИЛИ(B2=B3;B2=D3;D2=B3;D2=D3);»можно»;»нельзя»)

Урок № 3. Моделирование биоритмов. 2 часа.

Цель урока: составить модель биоритмов для каждого учащегося от указанной текущей даты на месяц вперед для дальнейшего анализа модели, построить суммарные биоритмы для определения совместимости двух человек.

Учащиеся должны знать: понятие модели, биоритмов.

План урока.

Постановка задачи. 5 мин.

Математическая модель. 5 мин.

Построение компьютерной модели в среде Excel. 20 мин.

Анализ результатов моделирования. 10 мин.

Построение суммарных биоритмов. 20 мин.

Оформление работы. 20 мин.

Домашнее задание: построить биоритмы на текущий месяц членам своей семьи.

Постановка задачи.

За точку отсчета всех биоритмов берется день рождения человека. В этот момент все три биоритма пересекают ось абсцисс, т.к. процесс появления на свет очень труден для человека, ведь происходит смена водной среды на воздушную. Происходит глобальная перестройка всего организма.

Физический биоритм характеризует жизненные силы человека. Периодичность ритма составляет 23 дня.

Эмоциональный биоритм характеризует внутренний настрой человека, его возбудимость, способность эмоционального восприятия окружающего. Продолжительность периода эмоционального цикла равна 28 дням.

Третий биоритм характеризует мыслительные способности, интеллектуальное состояние человека. Его цикличность — 33 дня.

Физический цикл F(x)=sin

Эмоциональный цикл F(x)=sin

Интеллектуальный цикл F(x)=sin, где х — возраст человека в днях.

Компьютерная модель.

заполнить вниз

Формулы для расчета кривых:

В ячейке А3 находится дата рождения, в ячейке В3 — первое число расчетного периода.

Физическое состояние Эмоциональное состояние Интеллект. состояние

заполнить вниз

Проанализировав диаграмму, выбрать неблагоприятные дни для сдачи зачета по физкультуре.

Выбрать день для похода в цирк.

Выбрать дни, когда ответы на уроках будут наиболее (наименее) удачными.

Как вы думаете, что будет показывать график, если сложить все три биоритма? Можно ли будет по нему что-либо определить?

Построить модель физической, эмоциональной и интеллектуальной совместимости двух друзей.

Выделить рассчитанные три столбца своих биоритмов, скопировать и вставить в другие столбцы только значения. Ввести дату рождения друга. Провести расчет суммарных биоритмов. По суммарным столбцам построить диаграмму совместимости. Максимальные значения по оси Y на диаграмме указывают на степень совместимости: если они превышают 1,5 , то вы с другом в хорошем контакте.

Что показывают суммарные графики одноименных биоритмов? Что можно по ним определить?

Какая из трех кривых показывает наилучшую (наихудшую) совместимость с другом?

Выбрать наиболее благоприятные дни для совместного участия с другом в командной игре, например в футбольном матче. Можно ли вообще вам с другом выступать в соревнованиях единой командой? Ответ обоснуйте.

Определите дни, когда вам не следует общаться. Что можно ожидать в эти дни?

Спрогнозировать результат совместного с другом разгадывания кроссворда в указанные дни месяца, например, 10-го, 15-го и 21-го.

В какой области совместной деятельности вы с другом могли бы преуспеть?

Не закрывая Excel, открыть документ Word. Скопировать в него обе диаграммы (собственных и суммарных биоритмов). Ответы на вопросы оформить в виде списка с ответами по собственным и суммарным биоритмам. Сохранить текстовый файл на учительском компьютере (файл — сохранить как — мое сетевое окружение — соседние компьютеры — Teacher — Мои документы).

Литература:

Источник