Приложение 1. Параметры надстройки «Поиск решения»

Параметры надстройки «Поиск решения»

Рис. П1.Диалоговое окно надстройки «Поиск решения»

Таблица П1. Элементы и функции

Настройка	Её функции
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 изменяемых 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	Переключатель для работы с линейной моделью.
Оценка квадратичная	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 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.

Литература

1. Абдулазар Л. Лучшие методики применения Exсel в бизнесе. / Л. Абдулазар М.: Изд. дом «Вильямс», 2006. – 464 с.: ISBN 5-8459-0878-7

2. Акофф Р. Целеустремленные системы./ Р.Акофф, Ф.Эмери - М.: "Наука" 1976

3. Гельман В.Я. Решение математических задач средствами Exel / В.Я. Гельман – СПб.: Питер, 2003. – 240 с.: ISBN 5-94723-584-6

4. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время перемены в нелинейной экономической теории. / В.-Б. Занг - М.: Мир, 1999.- 335 с.

5. Златопольский Д.М. 1700 заданий по MZ Exel / Д.М. Златопольский – СПб.: БХВ, 2003. – 544 с.: ISBN 5-94157-274-3

6. Ларичев О. И. Объективные модели и субъективные решения / О. И. Ларичев – М.: Наука, 1987.-191 с.

7. Мамардашвили М. К. Процессы анализа и синтеза / М. К. Мамардашвили — «Вопросы философии», 1958. № 2.: с. 50-63.

8. Михелькевич В.Н. Основы научно-технического творчества [Серия «Высшее профессиональное образование»] / В.Н. Михелькевич, В.М. Радомский – Ростов н/Д: «Феникс», 2004.- 320 с. –ISBN 5-222-04337-1.

9. Мур Дж. Экономическое моделирование в MS Exel / Дж. Мур, Л. Уэдерфорд – М.: Изд. дом «Вильямс», 2004. – 1024 с. – ISBN 5-8459-0578-8

10. Нейман Дж., Теория игр и экономическое поведение / Дж. Нейман, О. Моргенштерн– М.: Наука, 1970.

11. Оптнер С.Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем./ С.Л. Оптнер -М.: Советское радио, 1969.- 216 с.

12. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили – М.: СИНТЕГ, 2000. – 528 с. – ISBN 5-89638-042-9

13. Путилов, В. А. Системная динамика регионального развития [Текст] / В. А. Путилов, А. В. Горохов. – Мурманск: Пазори, 2002. – 306 с. – ISBN 5-86975- 062-8.

14. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати; пер. с англ. – М.: "Радио и связь", 1993. – 320 с.

15. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати – М.: "Радио и связь", 1983.

16. Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций / Т. Саати – М.: «Советское радио», 1977. – 304с.

17. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях [Аналитические сети] / Т. Саати — М.: Издательство ЛКИ, 2008. – 360 с. – ISBN 978-5-382-00422-8

18. Сенге, П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающихся организаций [Текст] / П. Сенге. – М.: Олимп бизнес, 2003. – 408 с. – ISBN 5-901028-62-7.Таха Х. Введение в исследование операций / Х. Таха – М.: Изд. дом «Вильямс», 2001. – 812с. – ISBN 5-8459-0180-4

19. Холи, Р. Exel [Трюки] / Р. Холи, Д. Холи – СПб.: Питер, 2005. – 287с. – ISBN 978-5-91180-494-7

20. Фишберн, П. Теория полезности для принятия решений [Текст] / П. Фишберн. – М.: Наука, 1978. – 352 с.

21. Форрестер, Д. Основы кибернетики предприятия: индустриальная динамика [Текст]: пер. с англ. / Д. Форрестер; под ред. Д. М. Гвишиани. – М.: ПРОГРЕСС, 1971. – 340 с.

22. Форрестер, Дж. Мировая динамика [Текст]: пер. с англ. / Дж. Форрестер. – СПб.: Terra Fantastica, 2003. – 379 с. – ISBN 5-7921-0613-4.

23. Форрестер, Дж. Динамика развития города [Текст] / Дж. Форрестер. – М.: Прогресс, 1974. – 282 с.

24. Шебеко, Ю. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений [Текст] / Ю. Шебеко. – М.: ТОРА ИнфоЦентр, 2000. – 205 с.

25. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем [Искусство и наука] / Р. Шеннон – М.: Мир, 1978. – 417с.

26. Эддоус М. Методы принятия решений / М. Эддоус, Р. Стэнсфилд; ред. И. Елисеева; пер. с англ. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. – 590 с. – ISBN 5-85177-027-9

27. Ярыгин А.Н. Лекции по дискретной математике Ч.1 / А.Н. Ярыгин, О.Н. Ярыгин, И.А. Каверина, С.В. Каверин – М.: МГУПП, 2011. – 288 с. – ISBN 978-5-9920-0155-6

28. Ярыгин А.Н. Лекции по дискретной математике. Ч.2/ А.Н. Ярыгин, О.Н. Ярыгин, И.А. Каверина, С.В. Каверин – М.: МГУПП, 2011. – 120 с. – ISBN 978-5-9920-0156-3

29. Richmond B. Introduction to Systems Thinking, STELLA// [Электронный ресурс] http://www.iseesystems.com/resources/Articles/STELLA_IST.pdf

30. Sterman, J. Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world / J. Sterman. – New York: McGraw Hill, 2000. – 952 p. – ISBN 0-07-231135-5.

^[1] Напомним, что оптимальное решение – это оптимальный вектор переменных, а не экстремальное значение целевой функции.

^[2] В том случае, если спрос на краску 1-го вида станет больше, чем на краску 2-го вида.

^[3] Если сравнить ход выполнения алгоритма решения, то ЦП-решение требует более 130 итераций симплекс-метода, в то время как для нахождения оптимального ЛП-решения необходимы только 3 итерации. Хотя при решении с помощью «Поиска решения» разница незаметна, это признак того, что ЦП-решение оказывается гораздо сложнее.

^[4] Возможно, инвестиции производятся другой фирмой, а доход рассматриваемой строительной фирмы не связан с размером инвестиций непосредственно.

^[5] Обратим внимание на запись «-1,2E-30» в ячейке С17. В такой нотации представлено число -1,2*10^-30, которое пренебрежимо мало и считается «машинным нулем».

^[6] Изменение порядка ранжирования при изменении матрицы парных сравнений является одним из интереснейших свойств матриц, но не будет рассматриваться в нашем примере из-за относительной сложности используемого математического аппарата.

^[7] Напомним, что используются нормированные значения характеристик НС (АП), СО(АП), СОП(АП), П(АП), ВН(АП), МО(АП).

^[8] Отметим, что единица продукции изменяется, поскольку она проходит через систему, являясь вначале сырьем, а в конце - завершенным изделием.

^[9] MS Excel 2007 позволяет строить таблицы, содержащие до 16 384 столбцов и до 1 048 575 строк на листе.

^[10] Выделение группы блоков выполняется так же, как во всех Windows-интерфейсах щелчком мыши на изображении при нажатой клавише Shift или охватом группы блоком пунктирной рамкой, которая создается курсором, перемещаемым при нажатой левой клавише

Дата добавления: 2015-07-15