Глава 3. Основы решения задач по оптимизации в Microsoft Office Excele

Существует множество задач, решение которых может быть существенно облегченно с помощью инструмента Поиск решений. Но для этого следует начать с организации рабочего листа в соответствии с пригодной для поиска решений моделью, для чего нужно хорошо понимать взаимосвязи между переменными и формулами. Хотя постановка задачи обычно представляет основную сложность, время и усилия, затраченные на подготовку модели, вполне оправданы, поскольку полученные результаты могут уберечь от излишней траты ресурсов, при неправильном планирование, помогут увеличить прибыль за счет оптимального управление финансами или выявить наилучшее соотношение объемов производства, запасов и наименований продукции.
За своей сущностью задача оптимизации – это математическая модель определенного процесса производства продукции, его распределение, хранение, переработки, транспортирования, покупки или продажи, выполнение комплекса сервисных услуг и т.д. Это обычная математическая задача типа: Дано/Найти/При условии, но которая имеет множество возможных решений. Таким образом, задача оптимизации – задача выбора из множества возможных вариантов наилучшего, оптимального.
Решение такой задачи называют планом или программой, например, говорят – план производства или программа реконструкции. Другими словами это те неизвестные которые нам надо найти, например, количество продукции которое даст максимальную прибыль. Задача оптимизации – поиск экстремума, то есть, максимального или минимального значения определенной функции, которую называют целевой функцией, например, это может быть функция прибыли – выручка минус затраты. Так как и всё в мире ограничено (время, деньги, природные и человеческие ресурсы), в задачах оптимизации всегда есть определенные ограничения, например, количество метала, рабочих и станков на предприятии по изготовлению деталей.
Рассмотрим пример решения задачи оптимизации.

Предприятие может выпускать автоматические кухни (вид кастрюль), кофеварки и самовары. В таблице приведены данные о производственных мощностях, имеющихся на предприятии (в штуках изделий).

Производственные мощности (в шт.)

	Кухни	Кофеварки	Самовары
Штамповка
Отделка
Сборка
Объем выпуска	Х1	Х2	Х3
Удельная прибыль (на одно изделие)

При этом штамповка и отделка проводятся на одном и том же оборудовании. Оно позволяет штамповать за заданное время или 20000 кухонь, либо 30000 кофеварок, либо и то, и другое, не в меньшем количестве. А вот сборка проводится на отдельных участках.

Задача оптимизации имеет вид:

Х1 ≥ 0, Х2 ≥ 0, Х3 ≥ 0, (0)

Х1 / 200 + Х2 / 300 + Х3 / 120 ≤ 100, (1)

Х1 / 300 + Х2 / 100 + Х3 / 100 ≤ 100, (2)

Х1 / 200 ≤ 100, (3)

Х2 / 120 ≤ 100, (4)

Х3 / 80 ≤ 100, (5)

F = 15 Х1 + 12 Х2 + 14 Х3 → max.

Здесь:

(0) - условие не отрицательности переменных,

(1) - ограничение по возможностям штамповки (выраженное для облегчения восприятия в процентах),

(2) - ограничение по возможностям отделки,

(3) - ограничение по сборке для кухонь,

(4) - то же для кофемолок,

(5) - то же для самоваров (как уже говорилось, все три вида изделий собираются на отдельных линиях).

Наконец, целевая функция F - общая прибыль предприятия.

Заметим, что неравенство (3) вытекает из неравенства (1), а неравенство (4) - из (2). Поэтому неравенства (3) и (4) можно из формулировки задачи линейного программирования ислючить.

Отметим сразу любопытный факт. Как будет установлено, в оптимальном плане Х3 = 0, т.е. самовары выпускать невыгодно.

Дата добавления: 2015-10-13