Решение задач линейного программирования средствами программы Excel. Решение задач линейного программирования в Excel
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Частное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики»
Кафедра экономики и менеджмента
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
По дисциплине: МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ
Выполнил:
Студент (ка) 3 курса, группа № 19731Д/3-2
Крюк Альбина Владимировна
Руководитель:
к.э.н., доцент Ж.М. Козлова.
Барнаул 2016
- Введение
- Заключение
- ВВЕДЕНИЕ
- Решение широкого круга задач электроэнергетики и других отраслей народного хозяйства основывается на оптимизации сложной совокупности зависимостей, описанных математически с помощью некоторой «целевой функции» (ЦФ). Подобные функции можно записать для определения затрат на топливо для электростанций, на потери электроэнергии при транспорте ее от электростанции к потребителям и многие другие проблемные задачи. В таких случаях требуется найти ЦФ при определенных ограничениях, накладываемых на ее переменные. Если ЦФ линейно зависит от входящих в ее состав переменных и все ограничения образуют линейную систему уравнений и неравенств, то такая частная форма оптимизационной задачи получила название «задачи линейного программирования».
- Темы контрольной работы «Решение задач линейного программирования в MS Excel», получить практические навыки в использовании электронных таблиц Microsoft Excel и решения оптимизационных задач линейного программирования.
1. Типовые задачи оптимизации и их экономико-математические модели
Экономико-математическое моделирование представляет собой процесс выражения экономических явлений математическими моделями. Экономическая модель -- это схематичное представление экономического явления или процесса с использованием научной абстракции, отражение их характерных черт. Математические модели -- основное средство решения задач оптимизации любой деятельности. По своей сути эти модели -- средство плановых расчетов. Ценность их для экономического анализа и оптимизации решений состоит в том, что они позволяют оценить напряженность плановых заданий, определить лимитирующую группу оборудования, видов ресурсов, получать оценки их дефицитности и т.п. Математическое моделирование экономических явлений и процессов дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю структуру и внешние связи. Модель -- условный образ объекта управления /1/.
Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа:
1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу и эмпирических данных о его структуре и особенностях; на основе такого анализа формируются модели;
2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу;
3) анализ полученных результатов.
Важнейшим моментом первого этапа моделирования является четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения. Такими критериями в системе менеджмента могут быть:
а) максимизация полезного эффекта товара при ограничении совокупности затрат;
б) максимизация прибыли фирмы при условии, что качество товара не снизится; в) снижение себестоимости товара при условии, что его качество не снизится, затраты у потребителя не увеличатся;
г) рост производительности труда, улучшение использования оборудования или материалов, повышение оборачиваемости оборотных средств при условии, что качество товара не снизится и другие критерии не ухудшатся.
Таким образом, в качестве критерия оптимизации может быть целое или любой компонент прибыли, эффективности товара, объема рынка при условии, что другие компоненты при этом не ухудшатся.
Например, уравнение целевой функции (L) и система ограничений по оптимизации прибыли фирмы (правда, у авторов нет ограничений по качеству товара) будет иметь следующий вид:
где хj -- количество производимой продукции j-го вида в натуральных измерениях;
Пj -- прибыль, получаемая от производства единицы продукции j-го вида;
аij -- норма расхода i-го производственного ресурса на производство единицы j-го вида продукции;
щj -- запасы i-го вида производственного ресурса на рассматриваемый период времени.
Не для всякой экономической задачи нужна собственная модель. Некоторые процессы с математической точки зрения однотипны и могут описываться одинаковыми моделями. Например, в линейном программировании, теории массового обслуживания и других существуют типовые модели, к которым приводится множество конкретных задач.
Вторым этапом моделирования экономических процессов является выбор наиболее рационального математического метода для решения задачи. Например, для решения задач линейного программирования известно много методов: симплексный, потенциалов и др. Лучшей моделью является не самая сложная и самая похожая на реальное явление, а та, которая позволяет получить самое рациональное решение и наиболее точные экономические оценки. Излишняя детализация затрудняет построение модели, а излишнее укрупнение модели приводит к потере существенной экономической информации, к неадекватному отражению реальности.
Третьим этапом моделирования является всесторонний анализ результата, полученного при изучении экономического явления. Окончательным критерием достоверности и качества модели являются практика, соответствие полученных результатов и выводов реальным условиям, экономическая содержательность полученных оценок. Если результаты не соответствуют реальным условиям, то необходим анализ причин несоответствия, в качестве которых могут быть недостоверность информации, несоответствие модели экономическим условиям и др. По результатам анализа причин несоответствия экономико-математическая модель корректируется и решение задачи повторяется.
Решим графическим методом типовую задачу оптимизации
Некоторая фирма выпускает два набора удобрений для газонов: обычный и улучшенный. В обычный набор входит 3 кг азотных, 4 кг фосфорных и 1 кг калийных удобрений, а в улучшенный - 2 кг азотных, 6 кг фосфорных и 3 кг калийных удобрений. Известно, что для некоторого газона требуется по меньшей мере 10 кг азотных, 20 кг фосфорных и 7 кг калийных удобрений. Обычный набор стоит 3 ден. Ед., а улучшенный - 4 ден. Ед. Какие и сколько наборов удобрений нужно купить, чтобы обеспечить эффективное питание почвы и минимизировать стоимость?
Построить экономико-математическую модель задачи, дать необходимые комментарии к ее элементам и получить решение графическим методом. Что произойдет, если решать задачу на максимум, и почему?
Сформулируем прямую оптимизационную задачу.
Пусть х1 - количество обычных наборов удобрений;
х2 - количество улучшенных наборов удобрений.
А для некоторого газона требуется по крайней мере 10 кг азотных удобрений, следовательно:
3х1 + 2х2 ? 10
4х1 + 6х2 ? 20
Стоимость необходимых наборов удобрений составит:
Таким образом, получим следующую экономико-математическую модель задачи:
min (х) = 3х1 + 4х2
3х1 + 2х2 ? 10
4х1 + 6х2 ? 20
Построим область решений системы ограничений. Для этого рассмотрим равенства и построим их графики - прямые.
1) 3х1 + 2х2 ? 10
3х1 + 2х2 = 10
3) х1 + 3х2 ? 7
Неравенство не выполняется, значит, исходному неравенству соответствует полуплоскость, не содержащая точку О(0;0).
х1 = 0 - ось ОХ2.
х2 = 0 - ось ОХ1.
Следовательно, область решений системы ограничений находится только в первой четверти декартовой системы координат.
Рис.1. Графическое решение ЗЛП
Находим общую часть всех построенных полуплоскостей. Это выпуклая заштрихованная область.
Для нахождения оптимального решения задачи изобразим графически функцию цели:
(х) = d1x1 + d2x2
(х) = 3х1 + 4х2
Для этого строим вектор d, начало которого в точке (0;0), а конец в точке (d1;d2).
И строим одну из линий уровня функции цели (это линия, на которой функция цели принимает постоянное значение).
Для определения минимума данной функции, передвигаем линию уровня в направлении, противоположном вектору d, и видим, что она последний раз соприкасается с областью решений в точке В, где и будет достигнут min(х).
Определим координаты точки В:
3х1 + 2х2 = 10 *(-3)
4х1 + 6х2 = 20
9х1 - 6х2 = -30
4х1 + 6х2 = 20
Складываем почленно уравнения и получаем:
(х) = 3*2 + 4*2 = 14 (ден. ед.)
Таким образом, чтобы минимизировать стоимость удобрений, нужно купить 2 обычных набора удобрений и 2 улучшенных набора удобрений. При этом минимальные затраты на покупку удобрений составят 14 денежных единиц. microsoft excel программирование математический
Если решать данную задачу на максимум, то конечного оптимума не найдем, т.к. функция цели неограниченна, область решений системы ограничений бесконечна.
2. Задачи линейного программирования, решение средствами MS Excel
Линейное программирование является разделом, с которого начала развиваться дисциплина «математическое программирование». Термин «программирование» в названии дисциплины ничего общего с термином «программирование (т.е. составление программ) для ЭВМ» не имеет, так как дисциплина «линейное программирование» возникла еще до того времени, когда ЭВМ стали широко применяться при решении математических, инженерных, экономических и других задач. Термин «линейное программирование» возник в результате неточного перевода английского «linear programming». Одно из значений слова «programming» - составление планов, планирование. Следовательно, правильным переводом «linear programming» было бы не «линейное программирование», а «линейное планирование», что более точно отражает содержание дисциплины. Однако, термин линейное программирование, нелинейное программирование и т.д. в нашей литературе стали общепринятыми. Задачи линейного программирования является удобной математической моделью для большого числа экономических задач (планирование производства, расходование материалов, транспортные перевозки и т.д.). Использование метода линейного программирования представляет собой важность и ценность - оптимальный вариант выбирается из достаточно значительного количества альтернативных вариантов. Также все экономические задачи, решаемые с применением линейного программирования, отличаются альтернативностью решения и определенными ограничивающими условиями.
В электронных таблицах Excel с помощью функции поиска решения можно вести поиск значения в целевой ячейке, изменения значения переменных. При этом для каждой переменной можно задать ограничения, например верхнюю границу. Перед тем как запустить поиск решения, необходимо четко сформулировать в модели решаемую проблему, т.е. определить условия, выполняемые при оптимизации. Отправленной точкой при поиске оптимального решения является модель вычисления, созданная в рабочем листе. Программе поиска решения при этом необходимы следующие данные. 1. Целевая ячейка - это ячейка в модели вычисления, значения в которой должно быть максимизировано, минимизировано или же равняться определенному указанному значению. Она должна содержать формулу, которая прямо или косвенно ссылается на изменяемые ячейки, или же самой быть изменяемой. 2. Значения в изменяемых ячейках будут последовательно (методом итераций) изменяться до тех пор, пока не будет получено нужное значение в целевой ячейке. Эти ячейки, следовательно, прямо или косвенно должны влиять на значение целевой ячейки. 3. Вы можете задать как для целевой, так и для изменяемых ячеек, ограничения и граничные условия. Можно задать также ограничения для других ячеек. Прямо или косвенно присутствующих в модели. Программа предоставляет возможность задать специальные параметры, определяющие процесс поиска решения. После задания всех необходимых параметров можно запустить поиск решения. Функция поиска решения создаст по итогам своей работы три отчета, которые можно пометить в рабочую книгу.Ограничения - это условия, которые должны быть выполнены аппаратом поиска решения при оптимизации модели.
Изучение литературы показало, что:
1. Линейное программирование - это один из первых и наиболее подробно изученных разделов математического программирования. Именно линейное программирование явилось тем разделом, с которого начала развиваться сама дисциплина «математическое программирование».
Линейное программирование представляет собой наиболее часто используемый метод оптимизации. К числу задач линейного программирования можно отнести задачи:
· рационального использования сырья и материалов; задачи оптимизации раскроя;
· оптимизации производственной программы предприятий;
· оптимального размещения и концентрации производства;
· составления оптимального плана перевозок, работы транспорта;
· управления производственными запасами;
· и многие другие, принадлежащие сфере оптимального планирования.
2. Графический метод довольно прост и нагляден для решения задач линейного программирования с двумя переменными. Он основан на геометрическом представлении допустимых решений и ЦФ задачи.
Суть графического метода заключается в следующем. По направлению (против направления) вектора в ОДР производится поиск оптимальной точки. Оптимальной считается точка, через которую проходит линия уровня, соответствующая наибольшему (наименьшему) значению функции. Оптимальное решение всегда находится на границе ОДР, например, в последней вершине многоугольника ОДР, через которую пройдет целевая прямая, или на всей его стороне.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
С помощью правильной постановки задачи планирования производства и наличия основных производственных параметров, мы можем найти план выпуска продукции, при котором будет достигнута максимальная прибыль.
Благодаря программному продукту Excel, который входит в пакет MS Office, решение наших задач ускоряется в несколько десятков раз. А благодаря точным математическим расчетам данного ПО, мы можем без сомнения найти самые точные результаты исследований.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Краткие сведения об электронных таблицах MS Excel. Решение задачи линейного программирования. Решение с помощью средств Microsoft Excel экономической оптимизационной задачи, на примере "транспортной задачи". Особенности оформления документа MS Word.
курсовая работа , добавлен 27.08.2012
История развития и функции линейного программирования. Исследование условий типовых задач и возможностей табличного процессора. Решение задач о рационе питания, плане производства, раскрое материалов и рациональной перевозке груза в среде MS Excel.
курсовая работа , добавлен 28.04.2014
Принципы решения задач линейного программирования в среде электронных таблиц Excel, в среде пакета Mathcad. Порядок решения задачи о назначении в среде электронных таблиц Excel. Анализ экономических данных с помощью диаграмм Парето, оценка результатов.
лабораторная работа , добавлен 26.10.2013
Алгоритм решения задач линейного программирования симплекс-методом. Построение математической модели задачи линейного программирования. Решение задачи линейного программирования в Excel. Нахождение прибыли и оптимального плана выпуска продукции.
курсовая работа , добавлен 21.03.2012
Изучение и укрепление на практике всех моментов графического метода решения задач линейного программирования о производстве журналов "Автомеханик" и "Инструмент". Построение математической модели. Решение задачи с помощью электронной таблицы Excel.
курсовая работа , добавлен 10.06.2014
Общее понятие и характеристика задачи линейного программирования. Решение транспортной задачи с помощью программы MS Excel. Рекомендации по решению задач оптимизации с помощью надстройки "Поиск решения". Двойственная задача линейного программирования.
дипломная работа , добавлен 20.11.2010
Анализ метода линейного программирования для решения оптимизационных управленческих задач. Графический метод решения задачи линейного программирования. Проверка оптимального решения в среде MS Excel с использованием программной надстройки "Поиск решения".
курсовая работа , добавлен 29.05.2015
Разработка таблиц в Excel методами линейного программирования с целью оптимизации расходов ресурсов и запасов на изготовление продукции: определение переменных величин, структуры целевой функции, построение математической модели и блок-схем решения задач.
курсовая работа , добавлен 07.06.2010
Методы решения задач линейного программирования: планирования производства, составления рациона, задачи о раскрое материалов и транспортной. Разработка экономико-математической модели и решение задачи с использованием компьютерного моделирования.
курсовая работа , добавлен 13.03.2015
Графическое решение задач. Составление математической модели. Определение максимального значения целевой функции. Решение симплексным методом с искусственным базисом канонической задачи линейного программирования. Проверка оптимальности решения.
Решим данную задачу графическим методом в табличном редакторе Microsoft Excel (рис. 1). Для построения ОДР, и линий уровня воспользуемся Мастером диаграмм . ОДР представляет собой многоугольник с вершинами в точках: (0;0), (0;6), (2;5), (4;3), (5;0).
При перемещении линии уровня в направлении вектора получаем оптимальное решение в точке с координатами (2;5).
Аналогичным образом можно решить данную задачу графическим методом в табличном редакторе OpenOffice.org Calc воспользовавшись пунктом меню Диаграмма .
Решение ЗЛП в Microsoft Excel и OpenOffice.org Calc с помощью встроенной функции Поиск решения
В табличном процессоре Microsoft Excel существует встроенная функция Поиск решения , с помощью которой можно решить задачу линейного программирования. Если данный модуль установлен, его можно запустить выбрав команду Сервис/Поиск решения (рис. 2). На экране появится диалоговое окно Поиск решения (рис. 3).
Р и с. 2. Р и с. 3.
Если такого пункта в меню Сервис не оказалось, следует загрузить соответствующую программу-надстройку. Для этого выберите команду Сервис/Надстройки (рис. 4) и в диалоговом окне Надстройки установите флажок в строке Поиск решения (рис. 5).
Разберем решение ЗЛП с помощью функции Поиск решения на примере задачи 1.
1. Создадим таблицу для ввода исходных данных: переменных, целевой функции, ограничений.
2. Введем начальные нулевые значения для и .
3. Зададим целевую функцию в ячейке D41 и ограничения в ячейках Е39, Е40 и E41 (рис. 6).
Р и с. 4. Р и с. 5.
4. Выберем команду Сервис/Поиск решения , в открывшемся окне Поиск решения установим целевую ячейку D41, зададим условие отыскания максимального значения (рис. 7).
5. В поле Изменяя ячейки установим ссылку на ячейки С40 и С41, которые будут изменены (можно ввести адреса или имена ячеек с клавиатуры или указать диапазон ячеек на рабочем листе с помощью мыши). При щелчке на кнопке Предположить автоматически выделяются ячейки, на которые есть прямая или косвенная ссылка в формуле целевой ячейки (рис. 7).
6. Определим ограничения, для этого щелчком по кнопке Добавить откроем диалоговое окно Добавление ограничения . Введем ограничения для ячеек E39, E40, E41. Ограничения можно задать как для изменяемых ячеек, так и для целевой ячейки, а также для других ячеек, прямо или косвенно присутствующих в модели (рис. 8, 9).
Р и с. 8. Р и с. 9.
7. Щелчком на кнопке Параметры откроем диалоговое окно Параметры поиска решения . В данном окне выберем линейную модель и неотрицательные значения (неотрицательные значения для ячеек С40 и С41 можно было также установить при определении ограничений). Подробнее узнать о задаваемых параметрах можно щелкнув на кнопке Справка (рис. 10).
8. После того как все параметры и ограничения заданы, запускаем поиск решения, щелкнув на кнопке Выполнить (рис. 9). По мере того как идет поиск, отдельные его шаги отражаются в строке состояния. Когда поиск будет закончен, в таблицу будут внесены новые значения и на экране появится диалоговое окно Результаты поиска решения , сообщающие о завершении операции (рис. 11).
Решение найдено. Все ограничения и условия оптимальности выполнены. Сохраним найденное решение. В этом случае таблица будет обновлена. В случае необходимости всегда можно будет восстановить исходные данные с помощью отчета. Для выбора типа отчета достаточно выделить название нужного отчета в списке Тип отчета (или несколько названий, удерживая нажатой клавишу Сtrl ). Они будут вставлены на отдельных листах в рабочую книгу перед листом с исходными данными.
Предлагаемые отчеты содержат следующую информацию:
отчет Результаты содержит сведения о начальных и текущих значениях целевой ячейки и изменяемых ячеек, а также о соответствии значений заданным ограничениям;
отчет Устойчивость отражает найденный результат, а также нижние и верхние предельные значения для изменяемых ячеек;
отчет Пределы показывает зависимость решений от изменения формулы или ограничений.
Если планируется использовать созданную модель в дальнейшем, найденное решение можно сохранить как сценарий. Для этого в диалоговом окне Результаты поиска решения необходимо щелкнуть на кнопке Сохранить сценарий .
Аналогично Поиск решения осуществляется в OpenOffice.org Calc.
Задание
1. Решить задачи 2 и 3 графическим методом.
2. Решить задачи 2 и 3 в редакторе Microsoft Excel или OpenOffice.org Calc используя встроенную функцию Поиск решения .
3. Сравнить и проанализировать полученные результаты.
4. Ответить на контрольные вопросы.
5. Оформить отчет.
Задача 2. Фармацевтическая фирма Ozark ежедневно производит не менее 800 фунтов некой пищевой добавки – смеси кукурузной и соевой муки, состав которой представлен в таблице 2.
Таблица 2
Диетологи требуют, чтобы в пищевой добавке было не менее 30% белка и не более 5% клетчатки. Фирма Ozark хочет определить рецептуру смеси минимальной стоимости с учетом требований диетологов.
Задача 3. Предприятие, специализирующееся на производстве трикотажного полотна двух видов, использует для своего производства четыре вида сырья (шерстяную, хлопковую, вискозную, и акриловую нити), запасы которого на планируемый период составляют соответственно 80, 80, 260 и 410 бобин. В приведенной ниже таблице даны технологические коэффициенты, т.е. расход каждого вида сырья на производство одного метра каждого вида трикотажа.
Таблица 3
Прибыль от реализации 1м трикотажного полотна первого вида составляет 2 у.е., а трикотажного полотна второго вида 3 у.е. Необходимо определить оптимальный план выпуска трикотажного полотна первого и второго вида, чтобы обеспечить максимальную прибыль от их реализации.
Контрольные вопросы
1. Что означает составить математическую модель ЗЛП?
2. Из каких этапов состоит графический метод решения ЗЛП?
3. Какова геометрическая интерпретация решения системы линейных неравенств с двумя переменными?
4. Как определяется направление наискорейшего возрастания целевой функции?
5. Какое решение называется оптимальным решением ЗЛП?
6. В каком случае ЗЛП имеет множество решений?
7. При каких условиях ЗЛП может быть неразрешима?
8. Как установить модуль Поиск решения ?
9. Для чего предназначена кнопка Предположить в окне Поиск решения ?
10. Какие типы отчетов можно получить при решении ЗЛП с помощью встроенной функции Поиск решения ?
Лабораторная работа №2
Симплексный метод. Задача определения оптимального плана выпуска продукции. Использование встроенных функций редакторов Microsoft Excel и OpenOffice.org Calc для построения математической модели и решения ЗЛП.
Цель лабораторного занятия:
Приобретение навыков решения ЗЛП симплекс-методом. Освоение приемов записи математической модели ЗЛП с большим количеством неизвестных в табличных редакторах Microsoft Excel и OpenOffice.org Calc с помощью встроенной функций СУММПРОИЗВ. Приобретение навыков решения ЗЛП с большим количеством неизвестных с помощью функции Поиск решения .
Задачи лабораторного занятия:
1. Освоение симплекс-метода решения ЗЛП.
2. Построение математической модели задачи в табличных редакторах Microsoft Excel и OpenOffice.org Calc с помощью встроенной функций СУММПРОИЗВ.
3. Нахождение максимума (минимума) целевой функции с помощью команды Поиск решения .
4. Анализ полученных результатов.
5. Оформление отчета.
1. Краткие теоретические сведения.
2. Решение ЗЛП симплекс методом без использования табличных редакторов.
3. Решение ЗЛП на определение оптимального плана выпуска продукции в Microsoft Excel и OpenOffice.org Calc с помощью встроенной функции Поиск решения .
4. Задание.
5. Контрольные вопросы.
Краткие теоретические сведения
В основу симплекс-метода (симплексного метода) легла идея последовательного улучшения решения.
Геометрический смысл симплексного метода состоит в последовательном переходе от одной вершины многогранника ограничений (называемой первоначальной) к соседней, в которой линейная целевая функция принимает лучшее или, по крайней мере, не худшее значение. Этот процесс осуществляется до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение – вершина, где достигается оптимальное значение целевой функции (если задача имеет конечный оптимум).
Реализация симплекс-метода предусматривает содержание трех основных элементов:
1. Определение какого-либо первоначального допустимого базисного решения задачи (базисное решение называется допустимым, если значения, входящих в него переменных неотрицательны);
2. Правила перехода к лучшему (точнее, не худшему) решению;
3. Критерий проверки оптимальности найденного решения.
Для использования симплексного метода задача линейного программирования должна быть приведена к каноническому виду, т.е. система ограничений должна быть представлена в виде уравнений.
Практические расчеты при решении прикладных задач симплексным методом выполняются в настоящее время с помощью компьютерных программ, таких как табличный процессор Microsoft Excel, пакеты прикладных программ MathCAD, Math Lab и др. Однако, если расчеты осуществляются вручную, удобно использовать так называемые симплексные таблицы.
Ввод условий задачи состоит из следующих основных шагов:
Создание формы для ввода условий задачи.
Ввод исходных данных.
Ввод зависимостей из математической модели.
Назначение целевой функции.
ввод ограничений и граничных условий.
Ход решения задачи:
Форма для ввода условий задачи:
|
Переменные |
||||||
|
Значение |
||||||
|
Коэффициент в целевой функции |
(формула) |
|||||
|
Ограничения |
||||||
|
Коэффициенты в ограничениях |
Правая часть ограничения |
|||||
Поочередно в представленную форму заносятся коэффициенты целевой функции, ограничений, их знаки, формулы описания целевой функции и ограничений, представленные в математической модели задачи.
Для описания формулы целевой функции и ограничений используется диалоговое окно Мастер функций; категория функций – математические; функция СУММПРОИЗВ. (в диалоговом окне в массиве 1 указывается интервал ячеек значения переменной В3:С3, в массиве 2 – коэффициенты при этих переменных. В функции это интервал ячеек В4:С4, в ограничениях – В8:C8, В9:C9 и т.д.)
Решение задачи осуществляется с использованием команд Сервис, Поиск решения…
В диалоговом окне Поиск решения заполняем строки, указывая адреса ячеек:
Целевая функция: Е4
Равная: max (min)
Изменяя ячейки: указывается месторасположения переменных (В3:C3)
Ограничения: с использованием клавиши Добавить записываются адреса ячеек с указанием условий ограничений (например: D8>= F8 и т.д.). Обязательным является ввод ограничения целочисленного решения.
Если при вводе задачи возникает необходимость в изменении или удалении внесенных ограничений или граничных условий, то это осуществляется с помощью команд Изменить.., Удалить.
Для получения оптимального решения задачи линейного программирования в Поиске решения задействуется клавиша Параметры…:
Максимальное время: 100 сек
Предельное число итераций: 100
Относительная погрешность 0,000001
Допустимое отклонение: 5%
Устанавливаем флажок Линейная модель, что обеспечивает применение симплекс-метода.
В появившемся окне Поиск решения выполняем команду Выполнить.
Решение найдено, результат оптимального решения приведен в исходной таблице.
Решение задач линейного программирования в Excel
Используя данные прямой двойственной задачи, решите ее в системе Excel, с помощью следующих таблиц
Переменные
Ограничения
|
Вид ресурса |
Коэффициенты в ограничениях |
Левая часть ограничения (формула) |
Правая часть ограничения |
||
Для решения задач линейного программирования симплекс-методом в среде MS Excel заполняются ячейки исходными данными в режиме чисел и формулами математической модели.
MS Excel позволяет получить оптимальное решение без ограничения размерности системы неравенств целевой функции.
Решим задачу о выпускаемых изделиях симплекс-методом применяя надстройку «Поиск решения» в MS Excel.
1. Заполните таблицу Excel в режиме чисел (рис.1)
2. Заполните таблицу Excel в режиме формул (рис.2)
Рис.1 Таблица в режиме чисел
Рис.1 Таблица в режиме формул
Здесь: В9:С9 – результат (оптимальное количество изделий каждого вида);
В6:С6 – коэффициенты целевой функции;
В10 – значение целевой функции;
В3:С5 – коэффициенты ограничений;
D12:D14 – правая часть ограничений;
B12:B14 – вычисляемые (фактические) значения левой части ограничений.
Решим задачу с помощью команды Данные/Поиск решения. На экране появляется диалоговое окно Поиск решения.
В поле Установить целевую функция будет показана ссылка на активную ячейку, т.е. на В10. Причем эта ссылка абсолютная. В секции Равной устанавливаем переключатель Максимальному (минимальному) значению в зависимости от целевой функции. Ограничения устанавливаются с помощью кнопки Добавить, которая вызывает диалоговое окно их ввода Добавление ограничения.
В поле ввода Ссылка на ячейку: указывается адрес ячейки, содержащей формулу левой части ограничения. Затем выбирается из списка знак соотношения. В поле Ограничение указывается адрес ячейки, содержащей правую часть ограничения. Щёлкаем на кнопку Добавить и повторяем до следующего ограничения. После ввода всех ограничений нажимаем ОК.
Так как все переменные несут условия неотрицательности, то их положительность задается через кнопку Параметры в окне диалога Поиск решения. После щелчка по ней, на экране окно Параметры поиска решения.
Устанавливаем флажок Сделать переменные без ограничений неотрицательными и выбрать Метод решения Поиск решения линеных задач симплекс-методом. Щёлкаем на кнопке Найти решение.
Excel предъявит окно Результаты поиска решения с сообщением о том, что решение найдено, или о том, что не может найти подходящего решения.
Если вычисления оказались успешными, Excel предъявит следующее окно итогов. Их можно сохранить или отказаться. Кроме того, можно получить один из трёх видов отчётов (Результаты, Устойчивость, Пределы), позволяющие лучше осознать полученные результаты, в том числе, оценить их достоверность.
После найденного решения, в ячейках В9:С9 появится оптимальное количество изделий каждого вида.
При сохранении отчета выберите – Отчет по результатам (рис.3).
Из отчета видно, что ресурс 1 не используется полностью на 150 кг, а ресурс 2 и 3 используется полностью.
В результате получен оптимальный план, при котором изделий 1 вида необходимо выпустить в количестве 58 шт., а изделий 2 вида в количестве 42 шт. При этом прибыль от их реализации максимальная и составляет 4660 тыс.руб.
Рис.3 Отчет по результатам
1. Со станции формирования ежедневно отправляются пассажирские и скорые поезда, составленные из плацкартных, купейных и мягких вагонов. Число мест в плацкартном вагоне – 54, в купейном – 36, в мягком – 18. В таблице указаны состав поезда каждого типа и количество имеющихся в парке вагонов различного типа. Определить число скорых и пассажирских поездов, которые необходимо формировать ежедневно, чтобы число перевозимых пассажиров было максимальным.
Решение транспортных задач
Транспортными задачами называются задачи определения оптимального плана перевозок груза из данных пунктов отправления в заданные пункты потребления.
| b 1 | b 2 | … | b k | … | b g | |
| a 1 | } Загрузка...Возможно вам будет интересно:
Последние статьи
|
