Установить целевую ячейку excel как - Word и Excel - помощь в работе с программами

Большинство задач, решаемых с помощью электронной таблицы, предполагают нахождение искомого результата по известным исходным данным. Но в Excel есть инструменты, позволяющие решить и обратную задачу: подобрать исходные данные для получения желаемого результата.

Одним из таких инструментов является Поиск решения, который особенно удобен для решения так называемых «задач оптимизации».

Если Вы раньше не использовали Поиск решения, то Вам потребуется установить соответствующую надстройку.

Сделать это можно так:

для версий старше Excel 2007 через команду меню Сервис —> Надстройки;

начиная с Excel 2007 через диалоговое окно Параметры Excel

Начиная с версии Excel 2007 кнопка для запуска Поиска решения появится на вкладке Данные.

В версиях до Excel 2007 аналогичная команда появится в меню Сервис

Разберём порядок работы Поиска решения на простом примере.

Пример 1. Распределение премии

Предположим, что Вы начальник производственного отдела и Вам предстоит по-честному распределить премию в сумме 100 000 руб. между сотрудниками отдела пропорционально их должностным окладам. Другими словами Вам требуется подобрать коэффициент пропорциональности для вычисления размера премии по окладу.

Первым делом создаём таблицу с исходными данными и формулами, с помощью которых должен быть получен результат. В нашем случае результат — это суммарная величина премии. Очень важно, чтобы целевая ячейка (С8) посредством формул была связана с искомой изменяемой ячейкой (Е2). В примере они связаны через промежуточные формулы, вычисляющие размер премии для каждого сотрудника (С2:С7).

Теперь запускаем Поиск решения и в открывшемся диалоговом окне устанавливаем необходимые параметры. Внешний вид диалоговых окон в разных версиях несколько различается:

Начиная с Excel 2010

До Excel 2010

Целевая ячейка, в которой должен получиться желаемый результат. Целевая ячейка может быть только одна
Варианты оптимизации: максимальное возможное значение, минимальное возможное значение или конкретное значение. Если требуется получить конкретное значение, то его следует указать в поле ввода
Изменяемых ячеек может быть несколько: отдельные ячейки или диапазоны. Собственно, именно в них Excel перебирает варианты с тем, чтобы получить в целевой ячейке заданное значение
Ограничения задаются с помощью кнопки Добавить. Задание ограничений, пожалуй, не менее важный и сложный этап, чем построение формул. Именно ограничения обеспечивают получение правильного результата. Ограничения можно задавать как для отдельных ячеек, так и для диапазонов. Помимо всем понятных знаков =, >=, <=, при задании ограничений можно использовать варианты цел (целое), бин (бинарное или двоичное, т.е. 0 или 1), раз (все разные — только начиная с версии Excel 2010).

В данном примере ограничение только одно: коэффициент должен быть положительным. Это ограничение можно задать по-разному: либо установить явно, воспользовавшись кнопкой Добавить, либо поставить флажок Сделать переменные без ограничений неотрицательными.
Для версий до Excel 2010 этот флажок можно найти в диалоговом окне Параметры Поиска решения, которое открывается при нажатии на кнопку Параметры
Кнопка, включающая итеративные вычисления с заданными параметрами.

После нажатия кнопки Найти решение (Выполнить) Вы уже можете видеть в таблице полученный результат. При этом на экране появляется диалоговое окно Результаты поиска решения.

Начиная с Excel 2010

До Excel 2010

Если результат, который Вы видите в таблице Вас устраивает, то в диалоговом окне Результаты поиска решения нажимаете ОК и фиксируете результат в таблице. Если же результат Вас не устроил, то нажимаете Отмена и возвращаетесь к предыдущему состоянию таблицы.

Решение данной задачи выглядит так

Важно: при любых изменениях исходных данных для получения нового результата Поиск решения придется запускать снова.

Разберём еще одну задачу оптимизации (получение максимальной прибыли)

Пример 2. Мебельное производство (максимизация прибыли)

Фирма производит две модели А и В сборных книжных полок.

Их производство ограничено наличием сырья (высококачественных досок) и временем машинной обработки.

Для каждого изделия модели А требуется 3 м² досок, а для изделия модели В — 4 м². Фирма может получить от своих поставщиков до 1700 м² досок в неделю.

Для каждого изделия модели А требуется 12 мин машинного времени, а для изделия модели В — 30 мин. в неделю можно использовать 160 ч машинного времени.

Сколько изделий каждой модели следует выпускать фирме в неделю для достижения максимальной прибыли, если каждое изделие модели А приносит 60 руб. прибыли, а каждое изделие модели В — 120 руб. прибыли?

Порядок действий нам уже известен.

Сначала создаем таблицы с исходными данными и формулами. Расположение ячеек на листе может быть абсолютно произвольным, таким как удобно автору. Например, как на рисунке

Запускаем Поиск решения и в диалоговом окне устанавливаем необходимые параметры

Целевая ячейка B12 содержит формулу для расчёта прибыли
Параметр оптимизации — максимум
Изменяемые ячейки B9:C9
Ограничения: найденные значения должны быть целыми, неотрицательными; общее количество машинного времени не должно превышать 160 ч (ссылка на ячейку D16); общее количество сырья не должно превышать 1700 м² (ссылка на ячейку D15). Здесь вместо ссылок на ячейки D15 и D16 можно было указать числа, но при использовании ссылок какие-либо изменения ограничений можно производить прямо в таблице
Нажимаем кнопку Найти решение (Выполнить) и после подтверждения получаем результат

Но даже если Вы правильно создали формулы и задали ограничения, результат может оказаться неожиданным. Например, при решении данной задачи Вы можете увидеть такой результат:

И это несмотря на то, что было задано ограничение целое. В таких случаях можно попробовать настроить параметры Поиска решения. Для этого в окне Поиск решения нажимаем кнопку Параметры и попадаем в одноимённое диалоговое окно

Первый из выделенных параметров отвечает за точность вычислений. Уменьшая его, можно добиться более точного результата, в нашем случае — целых значений. Второй из выделенных параметров (доступен, начиная с версии Excel 2010) даёт ответ на вопрос: как вообще могли получиться дробные результаты при ограничении целое? Оказывается Поиск решения это ограничение просто проигнорировал в соответствии с установленным флажком.

Пример 3. Транспортная задача (минимизация затрат)

На заказ строительной компании песок перевозиться от трех поставщиков (карьеров) пяти потребителям (строительным площадкам). Стоимость на доставку включается в себестоимость объекта, поэтому строительная компания заинтересована обеспечить потребности своих стройплощадок в песке самым дешевым способом.

Дано: запасы песка на карьерах; потребности в песке стройплощадок; затраты на транспортировку между каждой парой «поставщик-потребитель».

Нужно найти схему оптимальных перевозок для удовлетворения нужд (откуда и куда), при которой общие затраты на транспортировку были бы минимальными.

Пример расположения ячеек с исходными данными и ограничениями, искомых ячеек и целевой ячейки показан на рисунке

В серых ячейках формулы суммы по строкам и столбцам, а в целевой ячейке формула для подсчёта общих затрат на транспортировку.

Запускаем Поиск решения и устанавливаем необходимые параметры (см. рисунок)

Нажимаем Найти решение (Выполнить) и получаем результат, изображенный ниже

Иногда транспортные задачи усложняются с помощью дополнительных ограничений. Например, по каким-то причинам невозможно возить песок с карьера 2 на стройплощадку №3. Добавляем ещё одно ограничение $D$13=0. И после запуска Поиска решения получаем другой результат

И последнее, на что следует обратить внимание, это выбор метода решения. Если задача достаточно сложная, то для достижения результата может потребоваться подобрать метод решения

Начиная с Excel 2010

До Excel 2010

В заключение предлагаю попробовать свои силы в применении Поиска решения и решить с его помощью старинную задачу:

Крестьянин на базаре за 100 рублей купил 100 голов скота. Бык стоит 10 рублей, корова 5 рублей, телёнок 50 копеек. Сколько быков, коров и телят купил крестьянин?

Источник

Наряду со множеством других возможностей, в Microsoft Excel есть одна малоизвестная, но очень полезная функция под названием “Поиск решения”. Несмотря на то, что найти и освоить ее, может быть, непросто, ее изучение и применение может помочь в решении огромного количества задач. Функция берет данные, перебирает их и выдает самое оптимальное решение из возможных. Итак, давайте разберемся, как именно работает поиск решения и попробуем применить данную функцию на практике

Содержание

Как включить функцию “Поиск решения”
Подготовительный этап
Применение функции и ее настройка
Заключение

Как включить функцию “Поиск решения”

Несмотря на свою эффективность, функция “Поиск решения” не находится в первых рядах панели инструментов или контекстного меню. Многие пользователи, работающие в Excel годами, даже не подозревают о ее существовании. Дело в том, что по умолчанию она вообще отключена и для ее добавления на ленту нужно проделать следующие шаги:

Открываем меню “Файл”, кликнув по соответствующему названию.
Кликаем по разделу “Параметры”, который находится внизу вертикального перечня с левой стороны.
Далее щелкаем по подразделу “Надстройки”. Здесь отображаются все надстройки программы, а внизу будет надпись “Управление”. Справа от нее представлено выпадающее меню, в котором должны быть выбраны “Надстройки Excel”, обычно уже установленные по умолчанию. Нажимаем кнопку “Перейти”.
На экране появится новое вспомогательное окно “Надстройки”. Устанавливаем флажок напротив опции “Поиск решения” и нажимаем ОК.
Все готово. Требуемая функция появится на ленте в правой части вкладки “Данные”.

Подготовительный этап

Добавить функцию на ленту программы – половина дела. Нужно еще понять принцип ее работы.

Итак, у нас есть данные про продаже товаров, представленные в табличном виде.

И перед нами стоит задача – назначить каждому товару скидку таким образом, чтобы сумма по всем скидкам составила 4,5 млн. рублей. Она должна отобразиться в отдельной ячейке, которая называется целевой. Ориентируясь на нее мы должны рассчитать остальные значения.

Наша задача – вычислить скидку, на которую будут умножены все суммы по продажам всех наименований. Она и будет найдена с помощью функции “Поиск решения”, а ячейка с этой скидкой будет называется искомой.

Данные ячейки (искомая и целевая) связываем вместе формулой, которую пишем в целевой ячейке следующим образом: =D13*$G$2, где ячейка D13 содержит итоговую сумму по продажам всех товаров, а ячейка $G$2 – абсолютные (неизменные) координаты искомой ячейки.

Применение функции и ее настройка

Формула готова. Теперь нужно применить саму функцию.

Переключаемся во вкладку “Данные” и нажимаем кнопку “Поиск решения”.
Откроются “Параметры”, где необходимо задать нужные настройки. В поле “Оптимизировать целевую функцию:” указываем адрес целевой ячейки, где планируется вывести сумму по всем скидкам. Можно прописать координаты вручную, либо выбрать из таблицы, для чего сначала кликаем по области ввода, затем – по нужной ячейке.
Переходим к настройке других параметров. В пункте “До:” можно задать максимальную границу, минимальную границу или же точное число. Исходя из поставленной задачи ставим отметку рядом с опцией “Значение” и набираем “4500000” – сумма скидок по всем наименованиям.
Следующее для заполнения поле – “Изменяя значения переменных:”. В него нужно внести координаты искомой ячейки, содержащей определенное значение. Это значение и есть та самая скидка, которую мы пытаемся вычислить. Также, как и с выбором целевой ячейки, координаты можно написать вручную, либо кликнуть по нужной ячейке в самой таблице.
Теперь нужно отредактировать раздел “В соответствии с ограничениями:”, в котором задаем ограничения используемых данных. Например, можно исключить десятичные дроби или, скажем, отрицательные числа. Это делается через кнопку “Добавить”.
Откроется вспомогательно окно, позволяющее добавить ограничения во время вычислений. В первом поле указываем координаты определенной ячейки или области ячеек, для которых это условие должно действовать. Согласно нашей задаче, указываем координаты искомой ячейки, в которой будет выводиться значение скидки. Следующий шаг – определить знак сравнения. Устанавливаем “больше или равно”, чтобы итоговое число не могло быть отрицательным. “Ограничение”, которое устанавливается в третьем поле, в этом случае будет равно цифре 0, поскольку именно относительно этого значения задается условие.Можно установить еще одно ограничение с помощью кнопки “Добавить”. Дальнейшие действия по его настройке будут аналогичными. По готовности щелкаем OK.
После выполнения описанных выше действий в самом большом поле окна появится установленное только что ограничение. Список может быть довольно большим и зависит от сложности предполагаемых расчетов, но в данном случае будет достаточно и одного условия.Под этим полем также есть опция, позволяющая делать все остальные переменные, не затрагиваемые ограничениями, неотрицательными. Однако, будьте внимательны и проследите за тем, чтобы между этим параметром и поставленными ограничениями не было противоречия, иначе при расчете в программе может возникнуть конфликт.
Также можно задать немалое количество дополнительных настроек. Чуть ниже справа есть кнопка “Параметры”, позволяющая это сделать. Нажимаем на нее и открываем новое окно.
В этих настройках у нас есть возможность установить “Точность ограничения” и “Пределы решения”. В нашем случае задавать данные параметры нет необходимости, поэтому после ознакомления с представленным окном, его можно закрыть, нажав OK.
Итак, все настройки выполнены и параметры установлены. Пора запускать функцию – для этого нажимаем кнопку “Найти решение”.
После этого программа сделает все необходимые расчеты и выдаст результаты в нужных ячейках. При этом сразу же откроется окно “Результаты поиска решения”, где можно сохранить/отменить результаты или настроить параметры поиска заново. Если результаты нас устраивают, оставляем отметку напротив опции “Сохранить найденное решение” и нажимаем ОК. При этом, если мы предварительно установим галочку слева от надписи “Вернуться в диалоговое окно параметров поиска решения”, после того, как мы щелкнем OK, мы обратно переключимся к настройке функции поиска решения.
Вполне вероятно, что расчеты могут показаться неправильными, либо возникнет желание немного изменить исходные данные и получить другой результат. В этом случае нужно снова открыть окно с параметрами поиска решения и внимательно посмотреть поля с введенными данными.
Если с данными все нормально, можно попробовать задействовать другой метод решения. Для этого щелкаем по текущему варианту и из раскрывшегося перечня выбираем способ, который нам кажется наиболее подходящим:
- Первый – ищет решение методом обобщенного приведенного градиента (ОПГ) для нелинейных задач. Стандартно выбран именно этот вариант, но можно попробовать и другие.
- Второй – пытается отыскать решение для линейных задач, используя симплекс-метод.
- Третий – для выполнения поставленной задачи использует эволюционный поиск.
- В том случае, если ни один из методов не принес удовлетворительных результатов, стоит проверить данные в таблице и параметрах еще раз, поскольку именно это является самой частой ошибкой в подобного рода задачах.
Теперь, когда мы получили требуемую скидку, осталось ее применить, чтобы рассчитать суммы скидок по всем наименованиям. Для этого отмечаем первую ячейку столбца “Сумма скидки”, пишем в ней формулу “=D2*$G$2” и нажимаем Enter. Знаки доллара ставятся для того, чтобы при растягивании/копировании формулы на другие строки, ячейка G2 со скидкой оставалась неизменной в расчетах.
Мы получили сумму скидки для первого наименования. Теперь наводим курсор на нижний правый угол ячейки с результатом, как только он поменяет форму на крестик, зажав левую кнопку мыши растягиваем формулу на все строки, по которым хотим посчитать аналогичную сумму.
Теперь наша таблица полностью готова в соответствии с поставленной задачей.

Заключение

Таким образом, функция “Поиск решения” в Эксель может помочь в решении определенных задач, которые достаточно сложно или невозможно решить простыми методами. Однако, проблема в использовании данного способа заключается в том, что по умолчанию данная функция скрыта в программе, из-за чего многие пользователи не догадываются о ее существовании. Также функция довольно трудна в освоении и использовании, но при ее должном изучении, она может принести значительную пользу и облегчить работу.

Источник

В этой статье обсуждается использование надстройки Microsoft Excel «Решение», которая позволяет анализировать «что если» для определения оптимального сочетания продуктов.

Как определить ежемесячный набор продуктов, который позволяет повысить прибыльность?

Компаниям часто требуется определять количество каждого продукта, который будет создаваться ежемесячно. В простейшей форме проблема в наборе продуктов состоит в том, как определить объем каждого продукта, который должен быть произведен в течение месяца, чтобы максимально увеличить прибыль. Сочетание продуктов обычно должно соответствовать следующим ограничениям:

Сочетание продуктов не может использовать больше ресурсов, чем доступно.
Потребность в каждом продукте ограничена. В течение месяца мы не можем создать больше продукции, чем это диктует потребность в продукции, так как в нее нагребают лишние продукты (например, избежаемый продукт).

Теперь рассмотрим пример проблемы со сочетанием продуктов. Решение этой проблемы можно найти в файле Prodmix.xlsx, как показано на рисунке 27-1.

Предположим, что мы работаем в компании, которая производит шесть различных продуктов на своем заводе. Для производства каждого продукта требуются трудовые и необработанные материалы. В строке 4 на рисунке 27-1 показано количество часов труда, необходимое для получения фунта каждого товара, а в строке 5 — фунт необработанных материалов, необходимых для получения фунта каждого товара. Например, для получения фунта продукта 1 требуется 6 часов труда и 3,2 фунта неотработанных материалов. Цена за фунт для каждого фунта задается в строке 6, цена за единицу за фунт — в строке 7, а доход за фунт — в строке 9. Например, товар 2 продается по 11,00 долларов США за фунт, за единицу стоит 5,70 долларов США за фунт и вклад в сумму 5,30 долларов США за фунт. Запрос за месяц для каждого подмайки выдается в строке 8. Например, потребность в продукте 3 составляет 1041 фунт. В этом месяце доступно 4500 часов труда и 1600 фунтов необработанных материалов. Как эта компания может максимально увеличить ежемесячную прибыль?

Если бы нам не было известно ничего о надстройке Excel «Решение», мы могли бы решить эту проблему, построив на этом листах данные о прибылях и использовании ресурсов, связанных с этим сочетанием продуктов. Затем мы использовали пробные и ошибки, чтобы оптимизировать прибыль, не используя при этом больше ресурсов и необработанных материалов, чем доступно, и не изменяя при этом лишние продукты. Над решением этой процедуры мы используем только пробную стадию с ошибкой. По сути, «Поиск решения» — это механизм оптимизации, который безукоризненно выполняет поиск по пробным версиям и ошибкам.

Ключ к решению этой проблемы — эффективное вычисление использования ресурсов и прибыли, связанных с любым сочетанием продуктов. Для этого важно использовать функцию СУММПРОИDUCT. Функция СУММПРОИCT перемножает соответствующие значения в диапазонах ячеев и возвращает сумму этих значений. Каждый диапазон ячеок, используемый в оценке СУММПРОИДУCT, должен иметь одинаковые размеры, что подразумевает, что можно использовать суммпроидуц с двумя строками или двумя столбцами, но не с одной строкой и столбцом.

В качестве примера использования функции СУММПРОИПР в нашем примере мы постараемся вычислить использование ресурсов. Трудоемкие труды вычисляются по

(Количество трудовых единиц, использованных для одного фунта воды в секунду)*(1 фунт 1, произведено)+

(Трудоемка, используемая для одного фунта валюты 2)*(2 фунта, произведенного) + …

(Трудоемка, используемая для одного фунта валюты 6)*(6 фунтов в секунду)

Мы могли бы более утомительным образом вычислять использование труда, как D2*D4+E2*E4+F2*F4+G2*G4+H2*H4+I2*I4. Кроме того, использование необработанных материалов можно вычислять как D2*D5+E2*E5+F2*F5+G2*G5+H2*H5+I2*I5. Однако ввод этих формул на таблицу для шести продуктов отнимает много времени. Представьте, сколько времени займет работа с компанией, которая производит, например, 50 продуктов на своем заводе. Гораздо проще вычислять трудоемкие и необработанные данные, скопируя из D14 в D15 формулу СУММПРОИДУCT($D$2:$I$2;D4:I4). Эта формула вычисляет D2*D4+E2*E4+F2*F4+G2*G4+H2*H4+I2*I4 (это наш рабочий процесс), но гораздо проще ввести! Обратите внимание, что я использую знак $ с диапазоном D2:I2, чтобы при копировании формулы все равно записать сочетание продуктов из строки 2. Формула в ячейке D15 вычисляет использование необработанных материалов.

Аналогичным образом прибыль определяется с помощью

(Доход от 1 дохода на фунт)*(1 фунт произведен) +

(Доход от 2 дохода на фунт)*(2 фунта произведено) + …

(6 доход на фунт)*(произведено 6 фунтов)

Доход легко вычисляется в ячейке D12 с помощью формулы СУММПРОИКТ(D9:I9;$D$2:$I$2).

Теперь мы можем определить три компонента модели решения для всех продуктов.

Целевая ячейка. Наша цель — максимально увеличить прибыль (вычисленную в ячейке D12).
Изменяя ячейки. Количество фунта, произведенного каждым продуктом (в диапазоне ячеок D2:I2)
Ограничения. В этом примере есть следующие ограничения:
- Не используйте больше трудовых или необработанных материалов, чем доступно. То есть значения в ячейках D14:D15 (используемые ресурсы) должны быть меньше или равны значениям в ячейках F14:F15 (доступные ресурсы).
- Не выполыв при этом больше средств, чем нужно. Это значит, что значения в ячейках D2:I2 (фунта, произведенного для каждого пациента) должны быть меньше или равны требованию для каждого пациента (в ячейках D8:I8).
- Мы не можем привести к отрицательным последствиям любых проблем с наркотиками.

Я покажу вам, как ввести целевую ячейку, изменить ячейки и ограничения в «Найти решение». Все, что вам нужно сделать, — это нажать кнопку «Найти решение», чтобы найти набор товаров, который максимально увеличить прибыль!

Для начала на вкладке «Данные» в группе «Анализ» нажмите кнопку «Найти решение».

Примечание: Как объяснялось в главе 26 «Введение в оптимизацию с помощью надстройки Excel «Решение», надстройка «Решение» устанавливается с помощью кнопки Microsoft Office, а затем параметров Excel и надстройки. В списке «Управление» щелкните «Надстройки Excel», выберите поле «Найти решение» и нажмите кнопку «ОК».

Появится диалоговое окно «Параметры решения», как показано на рисунке 27–2.

Щелкните поле «Установить целевую ячейку» и выберите ячейку прибыли (ячейка D12). Щелкните поле «Изменяя ячейки», а затем найдите диапазон D2:I2, содержащий количество отсюдоха каждого пациента. Диалоговое окно будет выглядеть как «Рисунок 27-3».

Теперь можно добавить ограничения в модель. Нажмите кнопку «Добавить». На рисунке 27–4 показано диалоговое окно «Добавить ограничение».

Чтобы добавить ограничения использования ресурсов, щелкните поле «Ссылка на ячейку» и выберите диапазон D14:D15. Выберите <= из среднего списка. Щелкните поле ограничения, а затем выберите диапазон ячеев F14:F15. Диалоговое окно «Добавить ограничение» должно выглядеть так: «Рисунок 27-5».

Теперь, когда «Найти решение» пытается использовать другие значения для изменяющихся ячеек, будут учитываться только сочетания, которые удовлетворяют как D14<=F14 (трудоемка меньше или равна доступной работе), так и D15<=F15 (используемый необработаный материал меньше или равен доступному неоцененному). Нажмите кнопку «Добавить», чтобы ввести ограничения по запросу. Заполните поле в диалоговом окне «Добавить ограничение», как показано на рисунке 27–6.

Добавление этих ограничений гарантирует, что при попытках «Найти решение» для изменяемого значения ячейки будут учитываться только сочетания, которые удовлетворяют следующим параметрам:

D2<=D8 (количество произведенного средства 1 не превышает потребность в этом средстве)
E2<=E8 (количество произведенного средства 2 не превышает или равно запросу на доступ к более 2).
F2<=F8 (количество произведенного средства 3 не превышает потребность в этом средстве)
G2<=G8 (количество произведенного средства 4 не превышает или равно запросу на доступ к наркотиками 4)
H2<=H8 (количество произведенного средства 5 не превышает или равно запросу на доступ к более 5).
I2<=I8 (количество произведенного средства 6 не превышает потребность в этом средстве)

В диалоговом окне «Добавить ограничение» нажмите кнопку «ОК». Окно «Решение» должно выглядеть так: «Рисунок 27-7».

В диалоговом окне «Параметры решения» введите ограничение на то, что изменяющиеся ячейки не должны быть отрицательными. Нажмите кнопку «Параметры» в диалоговом окне «Параметры решения». Проверьте окне «Предполагаемая линейная модель» и «Нео отрицательная», как показано на рисунке 27–8 на следующей странице. Нажмите кнопку «ОК».

При проверке значения «Предположим, неохожим» над решением будут учитываться только сочетания изменяющихся ячеек, в которых каждая из изменяющихся ячеек принимает нео отрицательное значение. Мы проверили поле «Предполагаемая линейная модель», так как проблема с сочетанием продуктов — это особый тип решения, называемый линейной моделью. По сути, модель «Поиск решения» является линейной в следующих условиях:

Целевая ячейка вычисляется путем с совокупности терминов формы (изменяемой ячейки)*(константа).
Каждое ограничение соответствует «требованиям к линейной модели». Это означает, что каждое ограничение вычисляется путем с совокупности терминов формы (изменяемой ячейки)*(константа) и сравнения сумм с константой.

Почему эта проблема «Поиск решения» линейный? Целевая ячейка (прибыль) вычисляется как

Эта вычисление вычисляется по шаблону, в котором вычисляется значение конечной ячейки путем с суммирования терминов формы (изменяемой ячейки)*(константа).

Наше ограничение на работу вычисляется путем сравнения значения, полученного из (Количество, используемого в фунте по 1)*(1 фунта влияния) + (Количество, используемого для одного фунта в фунте до 2)*(Фунт 2, полученный в качестве 2 фунта)+ (Трудоемкие мыed per pound of Drug 6)*(Pound 6 pound produced) to the labor available.

Следовательно, ограничение трудоемких ресурсов вычисляется путем с совокупности терминов формы (изменяемой ячейки)*(константа) и сравнения сумм с константой. Ограничение трудоемких ресурсов и ограничение в необработанных материалах отвечают требованиям к линейной модели.

Наши ограничения запроса принимают форму

(От 1 досье 1)<=(Потребность в наркотиками 1)

(От 2 досье 2)<=(Потребность в наркотиками 2)

§
(от 6 досье 6)<=(Потребность в наркотиками 6)

Каждое ограничение запроса также соответствует требованию к линейной модели, поскольку каждое из них вычисляется путем свести вместе условия формы (изменяемая ячейка)*(константа) и сравнить суммы с константой.

Если вы показываете, что модель нашего продукта является линейной, почему это важно?

Если модель «Поиск решения» является линейной и выбран вариант «Предположим, линейный режим», «Поиск решения» гарантирован, что будет найдено оптимальное решение для модели «Поиск решения». Если модель «Поиск решения» не линейный, «Поиск решения» может не найти оптимальное решение.
Если модель «Поиск решения» является линейной и выбран вариант «Предполагаемая линейная модель», то для поиска оптимального решения модели используется очень эффективный алгоритм (метод простого решения). Если модель «Поиск решения» является линейной и не выбран вариант «Предполагаемая линейная модель», «Поиск решения» использует очень неэффективный алгоритм (метод ОГР2), что может затруднить поиск оптимального решения модели.

После нажатия кнопки «ОК» в диалоговом окне «Параметры решения» вернимся в главное диалоговое окно «Решение», показанное ранее на рисунке 27–7. При нажатии кнопки «Поиск решения» «Поиск решения» вычисляет оптимальное решение (если оно существует) для модели микса продуктов. Как было сказано в главе 26, оптимальным решением для модели набора продуктов является набор изменяемых значений ячеок (фунта, произведенного каждым продуктом), который позволяет максимально увеличить прибыль в наборе всех возможных решений. В этом же, целесообразное решение — это набор изменяющихся значений ячеок, удовлетворяющий всем ограничениям. Изменяющиеся значения ячеок, показанные на рисунке 27–9, являются допустимым решением, поскольку все производственные уровни неоценимы, производственные уровни не превышают потребность, а использование ресурсов не превышает доступных ресурсов.

Изменяемые значения ячеек, показанные на рисунке 27–10 на следующей странице, являются неизменяемым решением по следующим причинам:

Мы выпускаем больше 5, чем за него требуются.
Мы используем больше трудоемких ресурсов, чем доступно.
Мы используем больше необработанных материалов, чем доступно.

Нажав кнопку «Поиск решения», «Поиск решения» быстро найдет оптимальное решение, показанное на рисунке 27–11. Вам нужно выбрать «Сохранить решение для решения проблемы», чтобы сохранить оптимальные значения решения на работе.

Наша организация, которая занимается наркотиками, может увеличить ежемесячную прибыль в размере 6 625,20 долларов США, выполив 596,67 фунта 4, 1084 фунта для подавлили 5 рублей и ни одного другого фунта! Мы не можем определить, можно ли достичь максимальной прибыли в 6 625,20 долларов США другими способами. Все, что мы можем быть уверены, что из-за ограниченных ресурсов и требований в этом месяце нельзя внести больше 6 627,20 долларов США.

Предположим, что потребность в каждом продукте должна быть выполнены. (См. таблицу «Нет реального решения» в Prodmix.xlsx.) Затем нам нужно изменить ограничения по запросу с D2:I2<=D8:I8 на D2:I2>=D8:I8. Для этого откройте «Решение», выберите ограничение D2:I2<=D8:I8 и нажмите кнопку «Изменить». Появится диалоговое окно «Изменение ограничения», показанное на рисунке 27–12.

Выберите >=, а затем нажмите кнопку «ОК». Теперь над решением можно изменить только значения ячеок, которые соответствуют всем запросам. При нажатии кнопки «Найти решение» отобразилось сообщение «Поиск решения не удалось найти целесообразное решение». Это сообщение не означает, что мы допустили ошибку в модели, а о том, что из-за ограниченных ресурсов мы не сможем выполнить потребность во всех товарах. Надстройка «Решение» просто сообщает нам, что если мы хотим удовлетворить потребность в каждом продукте, нам нужно добавить больше труда, дополнительных необработанных материалов или и тех, и других.

Давайте посмотрим, что произойдет, если разрешить неограниченную потребность в каждом продукте и разрешить отрицательные количества каждого товара. (Эта проблема возникает в области «Набор значений не сходится» на Prodmix.xlsx.) Чтобы найти оптимальное решение в этой ситуации, откройте «Поиск решения», нажмите кнопку «Параметры» и откроем поле «Неохритимые». В диалоговом окне «Параметры решения» выберите ограничение запроса D2:I2<=D8:I8, а затем нажмите кнопку «Удалить», чтобы удалить это ограничение. При нажатии кнопки «Найти решение» возвращается сообщение «Установить значение ячейки не сходится». Это сообщение означает, что если нужно развернуть целевую ячейку (как в нашем примере), существуют допустимые решения, в том числе и для суммарных значений целевых ячеок. (Если целевая ячейка должна быть свернута, сообщение «Установить значения ячейки не сходятся» означает, что существуют возможные решения с небольших целевых значений, заверяемого в третейском деле.) В нашем случае, разрешив негативное производство в случае злоупотреблений, мы фактически создадим ресурсы, которые можно использовать для вывода в произвольное количество других средств. С учетом нашего неограниченного запроса это позволяет нам получать неограниченную прибыль. В реальной ситуации мы не можем заработать бесконечно. Если вы видите сообщение «Установить значения не сходятся», это означает, что в модели есть ошибка.

Предположим, в нашей компании в течение часа можно приобретать до 500 часов работы на 100 рублей больше, чем за текущие трудоемкие расходы. Как максимально увеличить прибыль?

На изготовителе микросхем четыре технических специалиста (A, B, C и D) выпускают три продукта («Товары 1», «2» и «3»). В этом месяце изготовитель микросхемы может продать 80 единиц продукта 1, 50 единиц продукта 2 и не более 50 единиц продукта 3. Специалист А может делать только продукты 1 и 3. Специалист Б может делать только продукты 1 и 2. Специалист C может сделать только продукт 3. Специалист D может сделать только продукт 2. Для каждого произведенного товара внести следующую прибыль: Товар 1; 600 рублей; Товар 2; 7000 рублей; и товар 3, 1000 рублей. Время (в часах) каждого технических специалиста, необходимое для производства продукта, должно быть следующим:

Продукт	Специалист А	Специалист Б	Специалист C	Специалист Д
1	2	2,5	Не удается сделать	Не удается сделать
2	Не удается сделать	3	Не удается сделать	3,5
3	3	Не удается сделать	4	Не удается сделать

Каждый специалист может работать до 120 часов в месяц. Как изготовитель микросхем может максимально увеличить ежемесячную прибыль? Предположим, что можно получить лишь дробное количество единиц.

Компьютерный завод производит мыши, клавиатуры и игровые joysticks. Доход за единицу, за единицу трудоемких ресурсов, ежемесячная потребность и за единицу машинного времени даются в следующей таблице:

	Мыши	Клавиатуры	Joysticks
Прибыль/единица	8 $	11 $	9 $
Использование трудов и единицы	0,2 часа	0,3 часа	0,24 часа
Машинное время/единица	0,04 ч	0,055 ч.	0,04 ч
Ежемесячный запрос	15 000	27,000	11,000

Каждый месяц доступно 13 000 часов труда и 3000 часов машинного времени. Как изготовитель может максимально увеличить ежемесячный взнос в прибыль от растения?
Допустим, необходимо устранить проблему с этой проблемой при условии, что должны быть выполнены минимальные требования к 200 единицам для каждого из них.

Он делает ромбовидные ромбои, окаймлы и затейные. Он хочет работать не более 160 часов в месяц. У него 800 ромбов. Ниже дается прибыль, время труда и количество ромбов, необходимых для получения каждого товара. Если потребность в каждом продукте не ограничена, как Максим может увеличить прибыль?

Продукт	Прибыль за единицу	Трудоемкие часы на единицу	Ромбы на единицу
Лексема	300р.	.35	1,2
Кулигов	200 ₽	.15	.75
Кулигов	100р.	0,05	.5

Источник

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

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

При решении данной задачи должны быть учтены следующие ограничения:

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

Технология:

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

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

и в окне “Поиск решений” ввести данные:

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

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

Скачать пример

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

Спасибо

Источник

Одной из самых интересных функций в программе Microsoft Excel является Поиск решения. Вместе с тем, следует отметить, что данный инструмент нельзя отнести к самым популярным среди пользователей в данном приложении. А зря. Ведь эта функция, используя исходные данные, путем перебора, находит наиболее оптимальное решение из всех имеющихся. Давайте выясним, как использовать функцию Поиск решения в программе Microsoft Excel.

Включение функции

Можно долго искать на ленте, где находится Поиск решения, но так и не найти данный инструмент. Просто, для активации данной функции, нужно её включить в настройках программы.

Для того, чтобы произвести активацию Поиска решений в программе Microsoft Excel 2010 года, и более поздних версий, переходим во вкладку «Файл». Для версии 2007 года, следует нажать на кнопку Microsoft Office в левом верхнем углу окна. В открывшемся окне, переходим в раздел «Параметры».

В окне параметров кликаем по пункту «Надстройки». После перехода, в нижней части окна, напротив параметра «Управление» выбираем значение «Надстройки Excel», и кликаем по кнопке «Перейти».

Открывается окно с надстройками. Ставим галочку напротив наименования нужной нам надстройки – «Поиск решения». Жмем на кнопку «OK».

После этого, кнопка для запуска функции Поиска решений появится на ленте Excel во вкладке «Данные».

Подготовка таблицы

Теперь, после того, как мы активировали функцию, давайте разберемся, как она работает. Легче всего это представить на конкретном примере. Итак, у нас есть таблица заработной платы работников предприятия. Нам следует рассчитать премию каждого работника, которая является произведением заработной платы, указанной в отдельном столбце, на определенный коэффициент. При этом, общая сумма денежных средств, выделяемых на премию, равна 30000 рублей. Ячейка, в которой находится данная сумма, имеет название целевой, так как наша цель подобрать данные именно под это число.

Коэффициент, который применяется для расчета суммы премии, нам предстоит вычислить с помощью функции Поиска решений. Ячейка, в которой он располагается, называется искомой.

Целевая и искомая ячейка должны быть связанны друг с другом с помощью формулы. В нашем конкретном случае, формула располагается в целевой ячейке, и имеет следующий вид: «=C10*$G$3», где $G$3 – абсолютный адрес искомой ячейки, а «C10» — общая сумма заработной платы, от которой производится расчет премии работникам предприятия.

Запуск инструмента Поиск решения

После того, как таблица подготовлена, находясь во вкладке «Данные», жмем на кнопку «Поиск решения», которая расположена на ленте в блоке инструментов «Анализ».

Открывается окно параметров, в которое нужно внести данные. В поле «Оптимизировать целевую функцию» нужно ввести адрес целевой ячейки, где будет располагаться общая сумма премии для всех работников. Это можно сделать либо пропечатав координаты вручную, либо кликнув на кнопку, расположенную слева от поля введения данных.

После этого, окно параметров свернется, а вы сможете выделить нужную ячейку таблицы. Затем, требуется опять нажать по той же кнопке слева от формы с введенными данными, чтобы развернуть окно параметров снова.

Под окном с адресом целевой ячейки, нужно установить параметры значений, которые будут находиться в ней. Это может быть максимум, минимум, или конкретное значение. В нашем случае, это будет последний вариант. Поэтому, ставим переключатель в позицию «Значения», и в поле слева от него прописываем число 30000. Как мы помним, именно это число по условиям составляет общую сумму премии для всех работников предприятия.

Ниже расположено поле «Изменяя ячейки переменных». Тут нужно указать адрес искомой ячейки, где, как мы помним, находится коэффициент, умножением на который основной заработной платы будет рассчитана величина премии. Адрес можно прописать теми же способами, как мы это делали для целевой ячейки.

В поле «В соответствии с ограничениями» можно выставить определенные ограничения для данных, например, сделать значения целыми или неотрицательными. Для этого, жмем на кнопку «Добавить».

После этого, открывается окно добавления ограничения. В поле «Ссылка на ячейки» прописываем адрес ячеек, относительно которых вводится ограничение. В нашем случае, это искомая ячейка с коэффициентом. Далее проставляем нужный знак: «меньше или равно», «больше или равно», «равно», «целое число», «бинарное», и т.д. В нашем случае, мы выберем знак «больше или равно», чтобы сделать коэффициент положительным числом. Соответственно, в поле «Ограничение» указываем число 0. Если мы хотим настроить ещё одно ограничение, то жмем на кнопку «Добавить». В обратном случае, жмем на кнопку «OK», чтобы сохранить введенные ограничения.

Как видим, после этого, ограничение появляется в соответствующем поле окна параметров поиска решения. Также, сделать переменные неотрицательными, можно установив галочку около соответствующего параметра чуть ниже. Желательно, чтобы установленный тут параметр не противоречил тем, которые вы прописали в ограничениях, иначе, может возникнуть конфликт.

Дополнительные настройки можно задать, кликнув по кнопке «Параметры».

Здесь можно установить точность ограничения и пределы решения. Когда нужные данные введены, жмите на кнопку «OK». Но, для нашего случая, изменять эти параметры не нужно.

После того, как все настройки установлены, жмем на кнопку «Найти решение».

Далее, программа Эксель в ячейках выполняет необходимые расчеты. Одновременно с выдачей результатов, открывается окно, в котором вы можете либо сохранить найденное решение, либо восстановить исходные значения, переставив переключатель в соответствующую позицию. Независимо от выбранного варианта, установив галочку «Вернутся в диалоговое окно параметров», вы можете опять перейти к настройкам поиска решения. После того, как выставлены галочки и переключатели, жмем на кнопку «OK».

Если по какой-либо причине результаты поиска решений вас не удовлетворяют, или при их подсчете программа выдаёт ошибку, то, в таком случае, возвращаемся, описанным выше способом, в диалоговое окно параметров. Пересматриваем все введенные данные, так как возможно где-то была допущена ошибка. В случае, если ошибка найдена не была, то переходим к параметру «Выберите метод решения». Тут предоставляется возможность выбора одного из трех способов расчета: «Поиск решения нелинейных задач методом ОПГ», «Поиск решения линейных задач симплекс-методом», и «Эволюционный поиск решения». По умолчанию, используется первый метод. Пробуем решить поставленную задачу, выбрав любой другой метод. В случае неудачи, повторяем попытку, с использованием последнего метода. Алгоритм действий всё тот же, который мы описывали выше.

Как видим, функция Поиск решения представляет собой довольно интересный инструмент, который, при правильном использовании, может значительно сэкономить время пользователя на различных подсчетах. К сожалению, далеко не каждый пользователь знает о его существовании, не говоря о том, чтобы правильно уметь работать с этой надстройкой. В чем-то данный инструмент напоминает функцию «Подбор параметра…», но в то же время, имеет и существенные различия с ним.

Источник

Загрузить PDF

Из этой статьи вы узнаете, как в Excel использовать функцию «Поиск решения», с помощью которой можно менять различные значения в ячейках, чтобы получить желаемый результат. Этой функцией можно пользоваться в Windows и Mac OS X, но сначала ее нужно включить.

1
Запустите Microsoft Excel. Нажмите на значок в виде белой буквы «X» на зеленом фоне.
- Функция «Поиск решения» встроена в Excel (для Windows и Mac OS X), но активировать ее нужно вручную.
2
Нажмите Пустая книга. Откроется пустая таблица.
- Если вы хотите использовать функцию «Поиск решения» для уже существующего файла Excel, откройте его, вместо того чтобы создавать новый.
3
Откройте меню Файл. Оно находится в верхнем левом углу окна Excel.
- На компьютере Mac нажмите «Инструменты» и пропустите следующий шаг.
4

Щелкните по Параметры. Вы найдете эту опцию в нижней части меню «Файл». Откроется окно «Параметры».^[1]
5
Нажмите Надстройки. Это вкладка в левой нижней части окна «Параметры».
- На компьютере Mac нажмите «Надстройки Excel» в меню «Инструменты».
6
Откройте меню «Управление» в нижней правой части окна. В меню выберите «Надстройки Excel» и нажмите «Перейти».
- На компьютере Mac это окно откроется, когда вы нажмете «Надстройки Excel» в меню «Инструменты».
7

Включите надстройку «Поиск решения». Установите флажок у «Поиск решения» посередине страницы, а затем нажмите «ОК». Теперь на вкладке «Данные» (вверху окна) появится опция «Поиск решения».

Реклама

1

Уясните, для чего предназначена функция «Поиск решения». Она анализирует данные электронной таблицы и любые заданные вами ограничения, чтобы представить вам возможные решения. Это полезно, если вы работаете с несколькими переменными.
2
Введите данные в электронную таблицу. Чтобы вы могли использовать функцию «Поиск решения», электронная таблица должна содержать данные с различными переменными.
- Например, введите в таблицу доходы и расходы за месяц, чтобы в целевой ячейке получить желаемый остаток.
- Рассматриваемую функцию нельзя использовать в таблице, в которой нет формул.
3

Щелкните по вкладке Данные. Она находится в верхней части окна Excel. Откроется панель инструментов «Данные».
4

Нажмите Поиск решения. Вы найдете эту опцию справа на панели инструментов «Данные». Откроется окно «Поиск решения».
5
Выберите целевую ячейку. Щелкните по ячейке, в которой отобразится решение. Адрес ячейки отобразится в поле «Установить целевую ячейку».
- Например, если вы создаете бюджет, конечной целью которого является определенный ежемесячный доход, щелкните по последней ячейке столбца «Доход».
6
Задайте целевое значение. Установите флажок у «Значению», а затем введите целевое значение в текстовое поле рядом с опцией «Значению».
- Например, если ваша цель — получить 20000 рублей в конце месяца, введите 20000 в текстовое поле.
- Также можно установить флажок у «Максимальному значению» или «Минимальному значению», чтобы функция определила абсолютное максимальное или минимальное значение.
- Когда вы установите цель, функция попытается достичь ее, изменив другие значения в таблице.
7
Добавьте ограничения. Ограничения устанавливаются на значения, которые может использовать функция, чтобы она не аннулировала одно или несколько значений. Чтобы добавить ограничение:^[2]
- Нажмите «Добавить».
- Щелкните по ячейке (или выберите ячейки), к которой будет применено ограничение.
- Выберите тип ограничения в меню посередине окна.
- Введите число в поле «Ограничение» (например, максимальное или минимальное значение).
- Нажмите «ОК».
8

Выполните функцию «Поиск решения». Для этого нажмите «Выполнить» в нижней части окна. Функция найдет оптимальное решение вашей проблемы.
9

Просмотрите результаты. Когда функция оповестит вас, что она нашла решение, просмотрите таблицу, чтобы найти измененные значения.
10
Измените критерии функции «Поиск решения». Если полученный результат вас не устраивает, нажмите «Отмена» во всплывающем окне, а затем измените целевое значение и ограничения.
- Если вам нравится полученный результат, установите флажок у «Сохранить найденное решение», а затем нажмите «ОК».
Реклама

Советы

Рассматриваемую функцию лучше всего использовать для решения таких задач, как планирование графиков сотрудников, определение минимальной цены (которую можно установить за единицу товара и получить желаемый доход) и составление бюджета.

Предупреждения

Функцию «Поиск решения» нельзя использовать в электронных таблицах, в которых нет выходных данных или фактического решения, например в таблице, в которой нет формул.

Об этой статье

Эту страницу просматривали 30 048 раз.

Была ли эта статья полезной?

Источник

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

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

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

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

Каждый отчет создается на отдельном листе текущей рабочей книги.

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

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

Рассмотрим применение процессора Excel для решения ЗЛП на примерах.

Задача 1. Планирование производства

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

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

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

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

Решение задачи средствами Excel состоит из 4 этапов:

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

Создание математической модели задачи

Составим математическую модель процесса по описанию задачи:

— целевая функция прибыли.

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

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

Создание формы

Составление формы в виде:

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

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

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

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

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

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

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

В результате копирования мы увидим следующие формулы:

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

Заполнение окна Поиск решения

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

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

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

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

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

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

Параметры поиска

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

Результаты поиска решения с таблицей результатов:

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

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

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

даёт максимум прибыли F в 1320 руб.

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

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

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

Задача 2. Задача об оптимальной диете

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

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

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

где множество допустимых альтернатив формируется следующей системой ограничений типа неравенств:

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

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

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

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

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

Таблица 1. Содержание питательных веществ в продуктах питания

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

Создание математической модели задачи

Составим математическую модель процесса по описанию задачи:

– целевая функция (суммарная калорийность продуктов).

– граничные условия

Создание формы

Для решения поставленной задачи выполним следующие подготовительные действия:

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

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

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

Заполнение окна Поиск решения

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

После появления диалогового окна Поиск решения следует выполнить следующие действия:

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

Параметры

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

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

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

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

ЗАДАНИЕ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Смесь должна содержать:

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

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

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

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

Таблица 1. Содержание питательных веществ в продуктах питания

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Смесь должна содержать:

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

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

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

Поиск решения задач в Excel с примерами

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

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

Решение задач оптимизации в Excel

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

В Excel для решения задач оптимизации используются следующие команды:

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

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

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

На основании этих данных составим рабочую таблицу:

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

Активизируем команду «Поиск решения» и вносим параметры.

После нажатия кнопки «Выполнить» программа выдает свое решение.

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

Решение финансовых задач в Excel

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

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

Оформим исходные данные в виде таблицы:

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

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

Вкладчику необходимо вложить эти деньги, поэтому результат отрицательный.

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

Решение эконометрики в Excel

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

Дано 2 диапазона значений:

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

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

Решение логических задач в Excel

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

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

Решение математических задач в Excel

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

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

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

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

источники:

http://intuit.ru/studies/courses/3659/901/lecture/32717

http://exceltable.com/vozmojnosti-excel/poisk-resheniya-v-excel

Источник

Самое понятное объяснение, как это работает + коллекция новых задач

25.07.2017, Елена Позднякова

Оглавление
Как это работает
Какой ассортимент выпускать
Трансфертные цены
Задача инвестора
Настройка надстройки

Приходилось ли Вам когда-нибудь составлять план продаж, маркетинговый бюджет или схему доставки грузов? Если да, то наверняка какое-то решение зависело только от вашего профессионального суждения… Вы когда-нибудь сомневались в том, что Ваше решение наилучшее? Сожалели ли Вы о том, что не имеете возможности просчитать все варианты, ведь факторов так много, а время ограничено?
Умение легко и быстро найти правильный ответ, а еще и своевременно сформулировать вопрос, отличает профессионала высокого класса от начинающего специалиста.

Программа Excel умеет находить наилучшее решение там, где, казалось бы, лучше уже нельзя.

Чтобы это сработало, нужно уметь правильно сформулировать условия, это мы и будем учиться делать в настоящей статье.

Поиск решения — это надстройка программы Excel, по умолчанию она не установлена, поэтому, если Вы никогда ранее ее не использовали, ее нужно настроить.

На одном листе Excel будут расположены все исходные данные, формулы, взаимосвязи и ограничения: это называется математическая модель. В составе модели пять типов данных:

Константы — это исходная информация, которая имеется в модели: маржинальная прибыль по каждому продукту, стоимости перевозки от каждого поставщика к каждому покупателю, нормы расхода материалов и т.д. Эти данные могут быть как внесены и виде констант, так и рассчитываться с помощью формул.

Изменяемые ячейки — это переменные, которые мы в итоге ищем: количество продукта, которое нужно производить, чтобы прибыль была максимальной или объемы перевозок от каждого поставщика к конкретному покупателю, чтобы затраты были минимальными и т.д.
Изменяемая ячейка может быть одна или диапазон из нескольких ячеек.
Эти ячейки мы будем указывать, но оставлять пустыми, надстройка «Поиск решения» сама заполнит их наилучшими данными.

Целевая функция— для того, чтобы программа понимала, какие данные считать наилучшими, мы зададим целевую функцию. Это всегда только одна ячейка, в которую внесена формула. Формула связана с теми данными, которые мы ищем. Например, если мы ищем ассортимент, максимизирующий прибыль, формула целевой функции будет задана как сумма произведений количества каждого продукта (изменяемые данные) и маржинальной прибыли по каждому продукту (константы, внесенные в модель).
При запуске надстройки мы будем указывать, какие данные будут наилучшими для целевой ячейки: максимальное значение, минимальное значение или конкретное число.
Подбор данных в изменяемых ячейках будет осуществляться таким образом, чтобы в ячейке с целевой функцией появилось наилучшее значение.

Ограничения — являются главным элементом в Поиске решения. Все ресурсы, которые участвуют в модели и имеют максимально допустимые значения — это ограничения: объем инвестирования, объем покупательского спроса, срок реализации проекта.
Например, на складе всего 5 000 кг материала, который входит в состав всех продуктов, а мы ищем ассортимент, который даст максимальную прибыль. Чтобы правильно учесть ограничение, потребуется внести формулу, которая рассчитает объем материала, который потребуется для производства ассортимента Х — наших переменных. Далее уже непосредственно в самой надстройке будет задано ограничение:

Важно учитывать, что если переменные должны быть выражены неотрицательным или целым числом — это тоже ограничения, которые необходимо задать.

Дополнительные формулы — в модель может быть внесено любое количество дополнительных формул, которые не влияют на целевую функцию и ограничения, а несут справочную информацию по проекту.

Как это работает: пошаговая инструкция

на примере задачи по распределению заказов

Попробуйте простыми расчетами решить такую задачу:

Компания занимается производством шкатулок ручной работы. В штате есть 4 мастера-надомника. Производительность мастеров в день представлена в таблице:

Мастер 1 — 3 шкатулки в день
Мастер 2 — 1,5 шкатулки в день
Мастер 3 — 2 шкатулки в день
Мастер 4 — 2,5 шкатулки в день

Поступил срочный заказ на 100 шкатулок и нужно раздать 100 заготовок, чтобы мастера успели справиться в самый короткий срок.
Сколько и кому раздать заготовок?

Эту задачу можно решить простыми расчетами, без использования поиска решений. Для начала так и поступим:

Рассчитаем, сколько шкатулок в день могут произвести все мастера:

3+1,5+2+2,5 = 9 шкатулок.

Теперь 100 шкатулок разделим на 9 шкатулок в день и получим 11,11 дней. Соответственно, сообщаем заказчику, что заказ будет готов за 12 дней

Распределим заготовки между мастерами с использованием округления:

Мастер 1: 3 х 11,11 = 33,33 Выдаем 34 заготовки
Мастер 2: 1,5 х 11,11 = 16,66 Выдаем 17 заготовок
Мастер 3: 2 х 11,11 = 22,22 Выдаем 21 заготовку
Мастер 4: 2,5 х 11,11 = 27,77 Выдаем 28 заготовок

А теперь дополним условие и введем индивидуальные тарифные ставки для мастеров за изготовление каждой шкатулки:

Мастер 1 — 1 500 руб
Мастер 2 — 950 руб
Мастер 3 — 1 100 руб
Мастер 4 — 1 150 руб

Рассчитаем для клиента, сколько стоит изготовить 100 шкатулок

34 х 1 500 = 51 000
17 х 950 = 16 150
21 х 1 100 = 23 100
28 х 1 150 = 32 200
Итого: 122 450

А теперь клиент задает нам вопрос, а если бы заказ был не срочный, во сколько минимально он мог бы обойтись? Как Вы думаете?

Посмотрим еще раз на таблицу с исходными данными:

Мы видим, что мастер 2, который работает медленнее всех — получает меньше всех. Значит, если мы не ограничены во времени и отдадим весь заказ ему, то вся работа будет стоить всего 95 000 (950 руб х 100 шкатулок). Но сколько это займет времени? 100/1,5 = 66,66 дней.

Таким образом, путем простых расчетов и логических рассуждений мы вывели основные отправные точки для диалога с клиентом:

Минимальный срок изготовления: 11,11 дней,
стоимость 122 450

Максимальный срок изготовления: 66,66 дней,
стоимость 95 000

Разница в сроке составляет 55,55 дней, а в сумме 27 450.

Вполне логично предположить, что клиент может задать вопрос:
А если я дам Вам срок 20 дней или месяц, как изменится стоимость?

Теоретически это задание можно решить простыми расчетами, но, надеюсь, Вы не затратили много времени на это, потому что нам пора применить опцию Поиск решения, чтобы мгновенно получать результат распределения заказов с учетом любых заданных ограничений!!!

Давайте вместе решим эту задачу с использованием надстройки «Поиск решения»

Создайте новый файл в программе Excel.
Проверьте, есть ли кнопка «Поиск решения» в закладке «Данные», если нет, то здесь инструкция, как ее установить.

Наша цель: как распределить заготовки, чтобы заказ был выполнен за 20 дней и стоимость была минимальной? Сколько будет стоить в этом случае выполнение заказа?Попытайтесь сами ответить на вопросы и записать ответы:
1. Какие у нас есть константы?
2. Что будет переменными?
3. Целевая функция
4. Ограничения

Константы: время выполнения заказа и ставка за одну шкатулку по каждому мастеру
Переменные: число заготовок, передаваемое каждому мастеру
Целевая функция: общая стоимость заказа (здесь формула: сумма произведений переменных на ставку за заказ), цель — минимум
Ограничения:
1. Число шкатулок в заказе = фиксированное значение 100 шт
2. Максимальное время для выполнения заказа <= фиксированное значение 20 дней
3. Переменные должны быть выражены неотрицательным и целым числом

А теперь найдите где какие данные расположены в этой таблице:

Заполните самостоятельно свою исходную таблицу в Excel в любой удобной для Вас форме.

Так выглядит окно Поиск решения
до того, как мы начали его заполнять,

После того, как Вы внесли все исходные данные, запускаем «Поиск решения» (вкладка «Данные»). Я покажу на примере Excel 2007 (Excel 2010 немножко отличается, но сам подход аналогичен).

1. Устанавливаем целевую ячейку E13. Это целевая функция, которая равна общей стоимости заказа. Переключаем цель, чтобы она была равной минимальному значению.

2. Вносим диапазон переменных D9:D12 в поле «Изменяя ячейки».

3. Вносим ограничения:
D13 (общее число заготовок) = 100 (внесем не значение 100, а ячейку D3, чтобы в дальнейшем можно было изменить количество шкатулок в задаче)
Диапазон переменных D9:D12 = целые
Диапазон переменных D9:D12 >= 0 (неотрицательные)
F13 (срок выполнения заказа: в эту ячейку внесена формула, которая выбирает максимальное значение из сроков по каждому мастеру, она выглядит так =МАКС(F9:F12)) <= 20 дней (внесем не значение 20, а ячейку D6, чтобы можно было изменять)

Осталось нажать кнопку «Выполнить»: переменные будут заполнены и появится окно с результатами. Обратите внимание на комментарий, что все ограничения и условия выполнены и решение найдено, если нет, возможно, исходные данные сформулированы неверно. Если все хорошо, нажимайте ОК, и ячейки с переменными останутся заполненными, если нажмете ОТМЕНА, заполненные данные не сохранятся.

Будьте внимательны! Всегда проверяйте, что написано в окне результаты, потому что результат бывает отрицательным: «Поиск не может найти подходящего решения».

В этом случае данные могут быть заполнены наилучшими по мнению надстройки, но эти данные могут быть неверными и не удовлетворять условию задачи!

Итоговый результат будет выглядеть так:

У Вас получилось? Если что-то непонятно или есть вопросы, скачайте мой файл с решением и проверьте в нем:

Теперь попробуйте самостоятельно рассчитать, сколько будет стоить заказ, если на него можно затратить 30 дней.

Молодцы, кто решил! С принципом работы надстройки Поиск решения мы разобрались, а теперь идем дальше — там еще интереснее!

Какой ассортимент выпускать, чтобы получить максимальную прибыль

классика жанра

Я решила не брать в качестве классического примера транспортную задачу, потому что она уже всем надоела, ее традиционно проходят в высших учебных заведениях и по ней написано множество инструкций в интернете.
В качестве классики приведу задачу из курса по управлению эффективностью бизнеса CIMA. Что интересно, сам поиск решения в рамках курса не проходят, а только учат формулировать целевую функцию и ограничения, а затем интерпретировать результаты. Что нужно сделать, чтобы этот результат получить, не знают даже выпускники CIMA!!!, но мы восполним этот пробел и раскроем тайну, как это делается.

Приведенную здесь задачу я взяла из курса подготовки к CIMA Кузьмина Михаила Юрьевича, который проходила в 2016 году. Было очень интересно, рекомендую и вам!

THS производит два продукта из различных комбинаций одних и тех же ресурсов. Ниже приведена информация о продуктах:

THS готовит план производства на следующий месяц. Максимально доступные (за месяц) объемы ресурсов приведены в таблице:
Материал А — 5 000 кг
Материал В — 5 400 кг
Работа оборудования — 3 000 часов
Квалифицированный труд — 4 500 часов

Задание:

Определить оптимальный план производства, максимизирующий прибыль.

Подготовим расчеты для компьютерной обработки данных

Для решения задачи требуется рассчитать маржинальную прибыль по каждому продукту:

Переменные:
х — количество продукта Е
у — количество продукта R

Маржинальная прибыль от всего объема выпуска будет рассчитана по формуле:
35x + 66y
Наша цель: найти такой объем выпуска, который даст максимальное значение

Ограничения:
Материал А: 3х+2у<=5000
Материал В: 4x+3у<=5400
Работа оборудования: 2х+3у<=3000
Квалифицированный труд: 2х+5у<=4500
Объем спроса: y<=1500
Неотрицательность: х>=0, y>=0

Подготовим в Excel таблицу для ввода данных

Колонка «Значение»
По строкам 1 и 2 в будет внесено оптимальное количество продуктов. Сейчас их оставляем пустыми, функция сама их заполнит. На эти ячейки ссылаются все последующие формулы.
По строке 3 «Целевая функция» — вносим формулу со ссылкой на ячейки Х и У выше. Пока она равна нулю, ПОИСК РЕШЕНИЯ будет ее максимизировать и заполнит значение.
Далее по строкам 4-10 вносим ограничения в виде формул. Например, 3х+2у, также со ссылками на ячейки Х и У.

Колонка «Ограничение»
Ограничения можно внести как в ячейки на листе, так и непосредственно в окне «Поиск решения». В данном случае они внесены в таблицу, чтобы можно было заполнить формулу в следующей колонке (которая называется «Излишек»), т.к. она участвует в финальной матрице.

Колонка «Излишек»
Здесь вносим формулу: Ограничение — Значение. После того, как функция рассчитает все значения, мы сразу сможем видеть ограниченные ресурсы и излишки.

Итак, таблица готова и выглядит, как приведено выше.

Переходим к функции «Поиск решения»

Нажимаем кнопку «Поиск решения» в закладке «Данные» (если нет кнопки, настройка здесь)

Ограничения вносятся так:

Ограничения НЕ ОТРИЦАТЕЛЬНОСТИ можно вносить, выделяя целый диапазон ячеек:

В окне «Результаты поиска решения» проверьте, что решение найдено. И еще выберите тип дополнительного отчета: «Устойчивость», он появится на дополнительном листе, там будет полезная информация о теневой цене (что это, поясню далее).

Интерпретация полученных результатов

В итоге таблица выглядит так:

Максимальное значение прибыли 62 625 долл, достигается при выпуске оптимального ассортимента: Продукт Е — 375 ед, Продукт R — 750 ед. Смотрим колонку «Избыток»
Имеется избыток Материала А и материала В в размере 2 375 ед и 1 650 ед, соответственно.
На продукт У имеется нереализованный спрос 750 ед.

Оборудование и труд являются ограничивающими ресурсами. Это значит, что если бы у нас имелись дополнительные единицы этих ресурсов, мы могли бы произвести еще продукт и получить дополнительную прибыль.

Поиск решения позволяет проводить углубленный анализ модели и рассчитывает «теневую цену» — сложнейшее для понимания экономистов понятие.
Надбавка к номинальной цене за единицу ограниченного ресурса, которую имело бы смысл заплатить, чтобы получить еще одну дополнительную единицу ограниченного ресурса, называется теневая цена.

Теневая цена ограниченного ресурса -это дополнительная маржинальная прибыль, которая возникла бы, если бы имелась одна дополнительная единица ограниченного ресурса, либо потерянная маржинальная прибыль, которая возникла бы, если бы объем ограниченного ресурса был на единицу меньше.

Теневую цену смотрим из отчета по устойчивости:

Теперь объясню, что это значит на цифрах.

Еще одна дополнительная единица продукта, которую мы могли бы произвести, при наличии еще одной единицы ограниченного ресурса, представляет собой условную единицу. Это не одна единица E или R, а условная единица, в состав которой входят и Е, и R в той пропорции, в которой определен оптимальный план

Продукты E и R входят в оптимальный план в пропорции 375:750 или 1:2. Давайте рассмотрим минимальный набор оптимального плана, который включает 3 единицы: 1 единицу продукта Е и 2 единицы продукта R.

Вернемся к таблице с расчетом маржинальной прибыли:

Если мы приобретем все ресурсы, которые входят в состав по тем же ценам, что и прежде, то получим маржинальную прибыль 1 х 35 + 2 х 66 = 167$

Однако ресурс работы оборудования и рабочее время рабочих исчерпаны, а все остальные ресурсы есть. Значит, если мы можем арендовать дополнительную единицу оборудования и нанять еще рабочих, можно было бы доплатить. Сейчас оборудование стоит 7$ в час, труд – 10$ в час и мы и имеем маржинальную прибыль. Теневая цена показывает, что можно доплатить за 1 час работы оборудования — 10,75 (тогда он будет стоить 17,75), а за 1 час труда — 6,75 (будет стоить 16,75) — это максимальные суммы, при которых маржинальная прибыль будет равна нулю:

Итак, мы можем вести переговоры о приобретении дополнительных ресурсов с надбавкой к текущей стоимости в пределах теневой цены и нам это будет выгодно.

Если остались вопросы, скачайте мой файл с решением:

Трансфертные цены

Как установить цену продажи внутри группы, чтобы минимизировать налоги

Когда я писала эту статью, мне очень хотелось придумать задачу на Поиск решения, которая была бы полезна в реальной практике. Я опросила множество экономистов, никто из моих знакомых Поиск решения в своей работе не применял.

А у Вас есть идея,
как применить Поиск решения на практике?
Пишите мне на почту или в комментариях.
Если идея будет рабочая, я составлю задачу и опубликую ее здесь!

За идею задачи про трансфертные цены, которую я привожу в этом разделе, благодарю очень талантливого экономиста Алексея Д.!

Есть группа из 3 компаний. ООО «Крона» закупает телефоны в Китае, ООО «Стрим» продает телефоны мелкооптовыми партиями по России, ООО «Маркет» торгует телефонами через розничные точки.

Стрим и Маркет закупают телефоны у Кроны. Учитывая, что все 3 юридических лица входят в группу и имеют одного собственника, их можно рассматривать как подразделения одной компании. Перед финансовым директором стоит задача запланировать оптимальные трансфертные цены.

Трансфертная цена – это цена, по которой товары или услуги передаются между подразделениями одной и той же компании.

Имеется следующая информация о показателях деятельности на квартал:

Маркет несет дополнительные расходы в виде 30% процентов от маржинальной прибыли по сделкам, это премия управляющему директору. Сумма премии при выполнении плана реализации в 1000 штук в квартал, не может быть меньше 150 000 руб.

Ограничения:
В целях минимизации налоговых рисков в задаче установлены следующие ограничения:

Цена
Минимальная трансфертная цена не может быть ниже себестоимости, увеличенной на 5%.
Максимальная трансфертная цена для компании не может быть больше чем средняя продажная цена покупателям уменьшенная на 5%.
Цены не должны отличаться между собой не более, чем на 20%.

Прибыль
Прибыль после уплаты налогов по каждой компании должна составить не менее 1% от выручки.

Задание. Найти оптимальные трансфертные цены для реализации с Крона на Стрим и Маркет, при которых прибыль после уплаты налогов будет максимальной.

Оптимальные трансфертные цены должны удовлетворять следующим условиям:

1) распределять налоговую нагрузку внутри компании с целью минимизации налога на прибыль

2) находиться в рамках допустимого диапазона, чтобы дать возможность обосновать для контролирующих органов, что аналогичные цены использовали бы компании, действующие независимо друг от друга

3) обеспечить справедливую оценку деятельности подразделений

Для решения перенесем данные в Excel.

Сначала заполним исходные данные, которые будут участвовать в расчетах:

Теперь подготовим поля для переменных. Это 2 ячейки: цена с Кроны на Стрим и цена с Кроны на Маркет. Пока они остаются пустыми, Поиск решений сам их заполнит.

Заполним таблицу с финансовыми результатами

Это нужно, чтобы рассчитать результат целевой функции. В формулах уже участвуют ячейки с трансфертными ценами, но пока они не заполнены, итоговые значения в формулах будут нулевыми.

Выручка по Кроне рассчитывается по формуле:
количество единиц, проданных со Стрима, умноженное на трансфертную цену + количество единиц проданных с Маркета, умноженное на трансфертную цену
Выручка по Стриму и Маркету нам известна: умножаем продажи на цену

Себестоимость по Кроне нам известна: умножаем общую сумму продаж со Стрима и Маркета на покупную цену.
По Стриму и Маркету в расчете себестоимости участвуют трансфертные цены, поэтому заполним формулы, но значения пока равны нулю.

Маржинальная прибыль рассчитывается по формуле: выручка минус себестоимость

Налог. Для Кроны и Стрима используется формула маржинальная прибыль на ставку налога, у Маркета другая формула: выручка на 6%.

Премия управляющему: вносим только для Маркета: маржинальная прибыль, умноженная на 30%

Прибыль после уплаты налога по формуле: маржинальная прибыль минус премия минус налог

Целевая функция. Сумма прибыли после уплаты налога по всем компаниям

Рядом с премией управляющему сразу установим ограничение >= 150 000

Минимальное ограничение цены: 4 400 х 1,05 = 4 620
Максимальная возможная цена на Стрим: 15 200 х 0,95 = 14 440
Максимальная возможная цена на Маркет: 17 860 х 0,95 = 17 860

Для того, чтобы задать ограничение по диапазону удобно использовать формулу отношение одной цены к другой. Предварительно требуется прикинуть, какая из цен будет стремиться в большую сторону. В данном случае я сделала оценку, что цена на Маркет чем больше, тем лучше, потому что ставка премии управляющему директору выше, чем ставка налога в Кроне, а цена на Стрим, наоборот, чем меньше, чем лучше, потому что ставка налога в Стриме ниже. Можно не делать предварительную оценку, а запустить поиск решения без учета этого ограничения: выяснить максимальную цену, а затем задать ограничение. Ограничение диапазона в пределах 20% будет выглядеть так:
Значение цена на Маркет/цена на Стрим <= 1,2

И последнее ограничение: минимальная сумма прибыли после уплаты налогов. Здесь значение будем задавать через формулу: выручка, умноженная на 1%, потому что на Кроне в зависимости от изменения трансфертных цен выручка будет изменяться.

Прибыль будет максимальной — 23 246 500 руб, если мы установим цену с Кроны на Стрим — 14 100 руб и цену на Маркет — 16 920.

Задача инвестора.
Что построить на участке?

Сможете сами решить?

Инвестор приобрел 400 соток земли под застройку. На участке можно построить 3 типа объектов: коттеджи, дуплексы и пятиэтажные дома на 30 квартир.

Имеется следующая информация об объектах:

По условиям договора с покупателями управляющая компания не может быть заменена в течение 5 лет с момента начала реализации проекта, а значит, управляющая компания инвестора будет получать в дальнейшем прибыль от эксплуатации объекта

Размер инвестиций ограничен суммой 330 млн.

Вопрос: что построить на участке, чтобы в течение 5 лет с начала проекта получить максимальную прибыль и сколько это будет?

Когда я составляла эту задачу, я подгоняла условия, чтобы получить наилучший ответ, который уже был мне известен. Каково же было мое удивление, когда я запустила Поиск решения – и получила совершенно другой результат! Специально пока его не публикую, чтобы было интереснее решать.

А Вы сможете решить эту задачу? Напишите свой ответ в комментариях, и нравятся ли Вам такие задачи? И идеи, идеи!

Как настроить функцию «Поиск решения»

если у вас нет кнопки «Поиск решения» во вкладке «Данные»

Поиск решения в Excel расположен на вкладке «Данные»

Если вы у себя в Excel не видите такой кнопки, значит нужно ее настроить. Делается это так. Шаг 1: Открыть «Параметры Excel»

Шаг 2: В открывшемся окне переключиться в закладку «Надстройки», выделить приложение «Поиск решения» и нажать на кнопку «Перейти».

Шаг 3: Появится окно «Надстройки», здесь отметить галочкой надстройку «Поиск решения», нажать «ОК» и все готово.

Понравилась статья?
Поделитесь в соцсетях:

Подпишитесь на обновления, чтобы первыми узнавать о публикации новых статей

Источник