2.3 Решение злп в ms Excel

Строим математическую модель, затем на листе Excel выделяем строку массив для коэффициентов из целевой функции (с₁;с₂), строго под ними выделяем строку массив для искомых переменных и присваиваем ему имя. Под этими двумя массивами строим матрицу для занесения коэффициентов при неизвестных из системы ограничений. Справа от этого массива через один столбец заносим правые части ограничений. В верхнюю ячейку пропущенного столбца вводим формулу для подсчета левых частей системы ограничений. Распространяем формулу на весь столбец. В стороне выделяем ячейку для вычисления целевой функции (вызываем функцию СУММПРОИЗВ из категории математические) и в качестве их аргументов указываем и , рисунок 1.

Рисунок 1 – Начальное состояние, внесены коэффициенты и ограничения.

Оставаясь курсором в ячейке для вычисления f(x), вызываем Надстройку Поиск решения. В открывшемся окне, как показано на рисунке 2, устанавливаем направление оптимизации целевой функции (max, min), затем вводим ограничения задачи и переходим к установке параметров решения и указываем следующие параметры:

- ЗЛП;

- неотрицательные значения;

- показывать результаты итерации.

Рисунок 2 - Поиск решения

После того как выставлены ограничения переходим в параметры и устанавливаем флаги на:

- ЗЛП;

- неотрицательные значения;

- показывать результаты итерации, как показано на рисунке 3.

Рисунок3 – Параметры поиска решения

Затем в окне поиск решения кликать Выполнить до тех пор пока найдено решение, рисунок 4.

Рисунок 4 – Текущее состояние поиска решения

В окне результаты поиска решения сохраняем найденное решение, рисунок 5.

Рисунок 5 – Результаты поиска решения

Конечный вид решения ЗЛП в MS Excel, рисунок 6.

Рисунок 6 – Результат данной задачи линейного программирования

Заключение

В данной курсовой работе были заложены основы математических методов решения задач линейного программирования. Поэтому большее внимание уделялось следующим разделам:

1. Основы математических методов и их применение.

2. Решение задач с помощью симплекс – метода.

Поставленная задача решена, цели курсовой работы достигнуты.

Рассмотренные способы решения задач линейного программирования широко используются на практике. Однако следует отметить, что математическая модель всегда беднее экономической системы. Она описывает эту систему лишь приблизительно, выделяя одни свойства и пренебрегая другими. Для компенсации указанного недостатка в математической экономике разрабатывается несколько типов моделей, каждый из которых призван отразить какую-то одну определенную сторону экономической деятельности с тем, чтобы при решении конкретной экономической задачи можно было подобрать такую модель, которая лучше всего к ней подходит.

Список используемой литературы

1 Смородинский С. С. , Батин Н. В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного программирования. Ч. 1. – Мн. : БГУИР, 1995. – 267 с.

2 Смородинский С. С. , Батин Н. В. Методы и алгоритмы для решения оптимизационных задач линейного программирования. Ч. 2. – Мн. : БГУИР, 1996. – 244 с.

3 Смородинский С. С. , Батин Н. В. Анализ и оптимизация систем на основе аналитических моделей. - Мн. : БГУИР, 1997. – 286 с.

4 Ашманов С. А. Линейное программирование. – М.:Наука,1981. – 218 с.

5 Юдин Д.Б., Гольштейн Е.Г. Линейное программирование. Теория и конечные методы. – М.: Физматиз, 1963. – 276 с.