Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Поиск решения. Инструмент Поиск решения применяется для решения задач, которые включают много изменяемых ячеек, и помогает найти комбинации переменных
|
|
Инструмент Поиск решения применяется для решения задач, которые включают много изменяемых ячеек, и помогает найти комбинации переменных, которые устанавливают целевую ячейку в требуемое значение (например, максимальное или минимальное). Он также позволяет задать одно или несколько ограничений – условий, которые должны выполняться при поиске решений.
Ниже приведены примеры задач, которые могут быть решены с помощью средства Поиск решения – составление оптимального плана производства, рациона и плана перевозок.
Запуск надстройки «Поиск решения» осуществляется командой «Поиск решения» на ленте «Данные – Анализ» в версии Ехсеl 2007 или командой меню «Сервис – Поиск решения» в предыдущих версиях. Если команда недоступна, то следует выполнить активизацию надстройки «Поиск решения», установив соответствующий флажок в списке доступных надстроек (рис. 6). Окно подключения надстроек вызывается в версии Ехсеl 2007 последовательностью команд «Кнопка Office – Параметры Ехсеl – Надстройки (Управление: Надстройки Ехсеl) – Перейти» или командой меню «Сервис – Надстройки» в предыдущих версиях.
Планирование производства
Основная цель планирования любой деятельности - получение оптимального результата (максимальной прибыли, объема производства, минимальных издержек и т.п.) при имеющихся ограничениях. Разработке оптимальных программ (в смысле – планов) посвящен раздел математики под названием математическое программирование (не путать с представлением алгоритмов на языках программирования). Стандартная формулировка задачи математического программирования: требуется найти экстремум (минимум или максимум) целевой функции, наиболее полно характеризующей бизнес-процесс, при наложенных ограничениях. Допустимое решение, отвечающее этим условиям, называется оптимальным планом. Его может не существовать, если наложенные ограничения противоречивы, а иногда может существовать множество решений (разные планы приводят одинаковому результату). Если целевая функция и ограничения задаются линейными уравнениями, то такие задачи являются задачами линейного программирования.
Рис. 6. Окно подключения надстроек
Для решения задач линейного программирования используются различные методы (Ньютона, наискорейшего спуска, симплекс-метод), общий принцип которых сводится к следующему. Выбирается неоптимальный опорный план (изменяемые значения) и его параметры варьируются с целью последовательного улучшения плана, то есть оптимизации целевой функции с использованием надстройки «Поиск решения», что дает возможность решать оптимизационные задачи, не вникая в сложную математику.
Рассмотрим следующую задачу планирования производства.
Для изготовления двух видов продукции П1 и П2 используют четыре вида ресурсов Р1, Р2, Р3 и Р4. Запасы ресурсов, число единиц ресурсов, затрачиваемых на изготовление единицы продукции, приведены в таблице 1 (единицы измерения условные). Прибыль, получаемая от единицы продукции П1 и П2, – 2 и 3 руб. соответственно. Необходимо произвести поиск такого плана производства продукции, при котором прибыль от ее реализации будет максимальной.
Таблица 1
| Вид ресурса | Запас ресурса | Число единиц ресурсов, затрачиваемых на изготовление единицы продукции | |
| П1 | П2 | ||
| Р1 | |||
| Р2 | |||
| Р3 | |||
| Р4 |
Решение начнем с составления математической модели задачи. Параметрами, значения которых требуется определить, является планируемое количество единиц каждого вида продукции П1 и П2. Обозначим эти параметры х 1 и х 2 соответственно. Тогда целевая функция F (суммарная прибыль от обоих видов продукции) определится следующей формулой:
F= 2 x 1 + 3 x 2. (1)
По смыслу задачи изменяемые параметры х 1 и х 2 должны быть целыми и неотрицательными. От них зависит не только прибыль, но и объем затрачиваемых ресурсов. Так как потребление ресурсов не должно превышать их запасов (табл. 1), то ограничения на потребление ресурсов выразится системой неравенств:
(2)
Итак, математическая модель задачи: найти такой план выпуска продукции (подобрать целые неотрицательные х 1 и х 2), удовлетворяющий системе ограничений (2), при котором целевая функция (1) принимает максимальное значение.
Создадим соответствующую компьютерную модель в Ехсеl (рис. 7).
Рис. 7. Планирование производства
Теперь можно изменять значения ячеек C9: D9 и анализировать изменение требуемых ресурсов (G3: G6) и ожидаемой прибыли (G7). При запуске надстройки «Поиск решения» появляется диалоговое окно, в котором следует задать адрес целевой ячейки (G7), изменяемых ячеек (C9: D9), добавить ограничения (рис. 8).
Рис. 8. Задание исходных данных для окна Поиск решения
Можно уточнить модель, задав параметры поиска решения – неотрицательные значения (рис. 9). В таблице 2 приведено описание элементов этого окна. Следует отметить, что значения и состояния элементов управления, используемые по умолчанию, обычно достаточны для решения большинства задач.
Рис. 9. Задание параметров поиска решений
О результатах поиска решения можно узнать в появляющемся после выполнения расчётов окне (рис. 10).
При этом полученные численные значения оптимального плана будут находиться в изменяемых ячейках рабочего листа. В нашем случае это 6 и 4 единицы продукции П1 и П2.
Рис. 10. Результаты поиска решений
Таблица 2
| Название | Описание |
| Поле Максимальное время | Определяет время, отпускаемое на решение задачи |
| Поле Предельное число итераций | Позволяет ограничить число промежуточных вычислений |
| Поле Относительная погрешность | Задает точность выполнения ограничений. Чем ближе значение к 1, тем ниже точность |
| Поле Допустимое отклонение | Служит для указания значения отклонения от оптимального решения (используется в задачах с целочисленными ограничениями) |
| Поле Сходимость | Когда относительное изменение значения в целевой ячейке за последние пять итераций становится меньше числа, указанного в поле Сходимость, поиск прекращается. Сходимость применяется только к нелинейным задачам |
| Флажок Линейная модель | Используется для поиска решения задач, в которых отсутствуют нелинейные зависимости. Нелинейные зависимости возникают при умножении одних изменяемых ячеек (переменных величин) на другие |
| Флажок Автоматическое масштабирование | Позволяет включить автоматическую нормализацию входных и выходных значений, качественно различающихся по величине, например, минимизация расходов в процентах по отношению к стоимостям, представленным в тысячах рублей |
| Флажок Показывать результаты итераций | Может быть использован для просмотра процесса нахождения решения |
| Группы Оценки, Разности, Метод поиска | Служат для выбора метода экстраполяции, метода численного дифференцирования и алгоритма оптимизации соответственно |
Планирование закупок (рациона, задача о смесях)
Имеется два вида корма К1 и К2, содержащие питательные вещества (витамины) В1, В2 и В3. Содержание числа единиц питательных веществ в 1 кг каждого вида корма и необходимый минимум питательных веществ приведены в таблице 3. Стоимость 1 кг корма К1 и К2 равна 4 и 6 руб. соответственно. Необходимо составить план закупок (дневной рацион), имеющий минимальную стоимость, в котором содержание каждого вида питательных веществ было бы не менее установленного предела.
Таблица 3
| Питательное вещество (витамин) | Необходимый минимум питательных веществ | Число единиц питательных веществ в 1 кг корма | |
| К1 | К2 | ||
| В 1 | |||
| В 2 | |||
| В 3 |
Решение. За параметры х 1 и х 2 принимаем планируемое (изменяемое) количество кормов К1 и К2. Целевая функция F (суммарная стоимость обоих видов кормов) определится следующей формулой:
F= 4 x 1 + 6 x 2. (3)
Ограничения по количеству питательных веществ выразятся системой неравенств:
(4)
Рис. 11. Компьютерная модель в Ехсеl
Параметры поиска решения аналогичны предыдущей задаче. Главное отличие – установить целевую ячейку не максимальному, а минимальному значению. После выполнения поиска решения количества кормов К1 и К2 должны получиться значения 2 и 3 соответственно.
Планирование перевозок
Составьте оптимальный план перевозок бетонных изделий с трех заводов на четыре стройки. Считаем, что за один рейс машина перевозит одно бетонное изделие. Заданы мощности (планы) заводов, потребности строек и расстояния между заводами и стройками. Суммарная мощность заводов равна суммарной потребности строек. Холостые пробеги, состояние дорог и прочие факторы не учитываются. На рисунке 12 представлена компьютерная модель задачи.
| A | B | C | D | E | F | |||
| Р а с с т о я н и я | ||||||||
| Стройка 1 | Стройка 2 | Стройка 3 | Стройка 4 | Планы заводов | ||||
| Завод 1 | ||||||||
| Завод 2 | ||||||||
| Завод 3 | ||||||||
| Потребности строек | ||||||||
| План перевозок (число рейсов с заводов на стройки) | Вывезено с заводов | |||||||
| Завод 1 | =СУММ(B8: E8) | |||||||
| Завод 2 | =СУММ(B9: E9) | |||||||
| Завод 3 | =СУММ(B10: E10) | |||||||
| Завезено на стройки | =СУММ(B8: B10) | =СУММ(С8: С10) | =СУММ(D8: D10) | =СУММ(Е8: Е10) | ||||
| Число рейсов * расстояния | Cуммарный | |||||||
| Завод 1 | =B8*B3 | пробег | ||||||
| Завод 2 | Скопируйте формулу | всех машин | ||||||
| Завод 3 | в диапазон (B13: E15) | =СУММ(B13: E15) | ||||||
Рис. 12. Компьютерная модель в Ехсеl
Запустите Поиск решения и заполните окна появившейся экранной формы (рис. 13).
Рис. 13. Экранная форма для запуска поиска решений
Целевая ячейка в данном случае – F15, в которой находится суммарный пробег машин со всех заводов на все стройки, и значение в которой надо сделать минимальным (или заданным, если надо «нагнать» план по километражу). Изменять можно ячейки B8: E10 (план перевозок) при условии равенства мощностей заводов и потребностей строек. Кроме того, следует задать условие, что количества рейсов – величины положительные и целые. После выполнения поиска решения в целевой ячейке должно получиться значение 65600.
|
|