Обзор научно-технической литературы
Линейное программирование
Целочисленное линейное программирование - метод ветвей и границ
Алгоритм
Решение задач оптимизации при помощи средства «Поиск решения» в Microsoft Excel
Постановка задачи планирования производства в общем случае
Решение поставленной задачи планирования производства
Проверка признака допустимости и оптимальности базиса
Схема программы
Навигация
Решение задач оптимизации при помощи средства «Поиск решения» в Microsoft Excel
Решения задачи планирования производства симплекс методом
82416
знаков
8
таблиц
19
изображений
2.4 Решение задач оптимизации при помощи средства «Поиск решения» в Microsoft Excel
Мощным средством анализа данных MS Excel является надстройка Solver (Поиск решения). С ее помощью можно определить, при каких значениях указанных влияющих ячеек формула в целевой ячейке принимает нужное значение (минимальное, максимальное или равное какой-либо величине). Для процедуры поиска решения можно задать ограничения, причем не обязательно, чтобы при этом использовались те же влияющие ячейки. Для расчета заданного значения применяются различные математические методы поиска. Вы можете установить режим, в котором полученные значения переменных автоматически заносятся в таблицу. Кроме того, результаты работы программы могут быть оформлены в виде отчета.
2.4.1 Описание
Программа «Поиск решений» (в оригинале Excel Solver) – дополнительная надстройка табличного процессора MS Excel, которая предназначена для решения определенных систем уравнений, линейных и нелинейных задач оптимизации, используется с 1991 года.
Размер задачи, которую можно решить с помощью базовой версии этой программы, ограничивается такими предельными показателями:
количество неизвестных (decision variable) – 200;
количество формульных ограничений (explicit constraint) на неизвестные – 100;
количество предельных условий (simple constraint) на неизвестные – 400.
Разработчик программы Solver, компания Frontline System, уже давно специализируется на разработке мощных и удобных способов оптимизации, встроенных в среду популярных табличных процессоров разнообразных фирм-производителей (MS Excel Solver, Adobe Quattro Pro, Lotus 1-2-3).
Высокая эффективность их применения объясняется интеграцией программы оптимизации и табличного бизнес-документа. Благодаря мировой популярности табличного процессора MS Excel встроенная в его среду программа Solver является наиболее распространенным инструментом для поиска оптимальных решений в сфере современного бизнеса.
Средство поиска решения Microsoft Excel использует алгоритм нелинейной оптимизации Generalized Reduced Gradient (GRG2), разработанный Леоном Ласдоном (Leon Lasdon, University of Texas at Austin) и Аланом Уореном (Allan Waren, Cleveland State University), алгоритмы симплексного метода и метода «branch-and-bound» для решения линейных и целочисленных задач с ограничениями разработаны Джоном Уотсоном (John Watson) и Деном Филстра (Dan Fylstra) из Frontline Systems, Inc.
2.4.2 Процедура поиска решения
В меню «Сервис» в разделе «Надстройки» необходимо активизировать функцию «Поиск решения».
Создайте таблицу с формулами, которые устанавливают связи между ячейками. (см. Рис.1)
Выделите целевую ячейку, которая должна принять необходимое значение, и выберите команду «Поиск решения». Поле Set Target Cell (Установить целевую ячейку) открывшегося диалогового окна надстройки Solver (Поиск решения) будет содержать адрес целевой ячейки.
Установите переключатели Equal To (Равной), задающие значение целевой ячейки, — Мах (максимальному значению), Min (минимальному значению) или Value of (значению). В последнем случае введите значение в поле справа.
Укажите в поле By Changing Cells (Изменяя ячейки), в каких ячейках программа должна изменять значения в поисках оптимального результата.
Создайте ограничения в списке Subject to the Constraints (Ограничения). Для этого щелкните на кнопке Add (Добавить) и в диалоговом окне Add Constraint (Добавление ограничения) определите ограничение.
Рис.2 Диалоговое окно надстройки «Поиск решения»
Щелкните на кнопке на кнопке Options (Параметры), и в появившемся окне установите переключатель Неотрицательные значения (если переменные должны быть позитивными числами), Линейная модель (если задача, которую вы решаете, относится к линейным моделям).
Рис.3 Окно параметров надстройки «Поиск решения»
Щелкнув на кнопке Solver (Выполнить), запустите процесс поиска решения.
Рис.4 Результаты поиска решения
2.4.3 Параметры средства «Поиск решения»
Максимальное время - служит для ограничения времени, отпущенного на поиск решения задачи. В этом поле можно ввести время в секундах, не превышающее 32 767 (примерно девять часов); значение 100, используемое по умолчанию, вполне приемлемо для решения большинства простых задач.
Предельное число итераций - управляет временем решения задачи путем ограничения числа вычислительных циклов (итераций).
Относительная погрешность - определяет точность вычислений. Чем меньше значение этого параметра, тем выше точность вычислений.
Допустимое отклонение - предназначен для задания допуска на отклонение от оптимального решения, если множество значений влияющей ячейки ограничено множеством целых чисел. Чем больше значение допуска, тем меньше времени требуется на поиск решения.
Сходимость - применяется только к нелинейным задачам. Когда относительное изменение значения в целевой ячейке за последние пять итераций становится меньше числа, указанного в поле Сходимость, поиск прекращается.
Линейная модель - служит для ускорения поиска решения путем применения к задаче оптимизации линейной модели. Нелинейные модели предполагают использование нелинейных функций, фактора роста и экспоненциального сглаживания, что замедляет вычисления.
Неотрицательные значения - позволяет установить нулевую нижнюю границу для тех влияющих ячеек, для которых не было задано соответствующее ограничение в диалоговом окне Добавить ограничение.
Автоматическое масштабирование - используется, когда числа в изменяемых ячейках и в целевой ячейке существенно различаются.
Показывать результаты итераций - приостанавливает поиск решения для просмотра результатов отдельных итераций.
Загрузить модель - после щелчка на этой кнопке отрывается одноименное диалоговое окно, в котором можно ввести ссылку на диапазон ячеек, содержащих модель оптимизации.
Сохранить модель - служит для отображения на экране одноименного диалогового окна, в котором можно ввести ссылку на диапазон ячеек, предназначенный для хранения модели оптимизации.
Оценка линейная - выберите этот переключатель для работы с линейной моделью.
Оценка квадратичная - выберите этот переключатель для работы с нелинейной моделью.
Разности прямые - используется в большинстве задач, где скорость изменения ограничений относительно невысока. Увеличивает скорость работы средства Поиск решения.
Разности центральные - используется для функций, имеющих разрывную производную. Данный способ требует больше вычислений, однако его применение может быть оправданным, если выдано сообщение о том, что получить более точное решение не удается.
Метод поиска Ньютона - требует больше памяти, но выполняет меньше итераций, чем в методе сопряженных градиентов.
Метод поиска сопряженных градиентов - реализует метод сопряженных градиентов, для которого требуется меньше памяти, но выполняется больше итераций, чем в методе Ньютона. Данный метод следует использовать, если задача достаточно большая и необходимо экономить память или если итерации дают слишком малое отличие в последовательных приближениях.
В результате исследования основных алгоритмов решения задач ЛП, было принято решение поставленную задачу планирования производства решать симплекс методом. Это обусловлено тем, что симплекс метод является эффективным алгоритмом и наиболее универсальным методом, которым можно решить любую задачу линейного программирования. В качестве вспомогательного средства, для составления конкретной задачи планирования производства (подбора таких значений, чтобы задача имела решение) было использовано средство «Поиск решения» в MS Excel.
3. Задача планирования производства
Задача планирования производства относится к категории экономических проектов, к которым предъявлены определенные требования. Проект - это ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями к качеству результатов, возможными рамками расхода средств и ресурсов и специфической организацией.
Похожие работы
... положит в такой симплекс-таблице текущие базисные переменные равными Ai,0, а свободные - нулю, то будет получено оптимальное решение. Практика применения симплекс метода показала, что число итераций, требуемых для решения задачи линейного программирования обычно колеблется от 2m до 3m, хотя для некоторых специально построенных задач вычисления по правилам симплекс метода превращаются в прямой ...
... определение базисных решений соответст- вует идентификации экстремальных точек , осуществляемой при геометрическом представлении пространства решений . Таким об- разом , максимальное число итераций при использовании симплекс- метода равно максимальному числу базисных решений задачи ЛП , представленной в стандартной форме . Это означает , что количество итерационных процедур симплекс-метода не ...
... - метод для решения задач линейного программирования. Задачи курсовой заботы: 1. привести теоретический материал; 2. на примерах рассмотреть симплекс метод; 3. представить данную курсовую работу в виде презентации. Математическое программирование Математическое программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи ...
... предложен в середине 1940-х годов Джорджем Данцигом, одним из основателей линейного программирования, еще до того, как компьютеры были использованы для решения линейных задач оптимизации. Формулировка задачи линейного программирования Нужно максимизировать при условиях при i = 1, 2, 3, . . ., m.. Иногда на xi также накладывается некоторый набор ограничений в виде равенств, но от ...
0 комментариев