2.Формалізація обчислювального процесу.

2.1. Ідентифікація (визначення типу задачі).

1. Визначити щоденний обсяг виробництва кофточок і платтів на 11-й місяць.

Задача прогнозування, що є складовою частиною оптимізаційної задачі.

2. У чи повному обсязі використовує фабрика свої ресурси? Конкретизуйте свою відповідь.

Аналіз оптимізаційної задачі.

3. Чи коштує фабриці купувати додаткову кількість тканини за ціною 0,07 грн. за дм² ? Чи варто найняти додаткову кількість працівників з оплатою 12,75 грн. у годину?

Аналіз оптимізаційної задачі.

4. До керівництва фабрики звернулися з проханням про щоденну здачу в оренду деякої кількості годин ділянки розкрою. Чи потрібне фабриці йти на це? Якщо так, скільки годин можна здати в оренду? Дайте відповідні пояснення.

Аналіз оптимізаційної задачі.

5. У яких межах може змінюватися робочий час ділянки пошиття, а також ділянок розкрою і контролю без впливу на базис оптимального рішення?

Аналіз оптимізаційної задачі.

6. У яких межах може змінюватися внесок у прибуток від реалізації продукції фабрики без зміни поточного оптимального рішення?

Аналіз оптимізаційної задачі.

3.2. Побудова моделі для розв’язання задачі.

Побудуємо математичну модель для першої задачі.

Оптимальний план визначається планом виробництва на місяць, тобто кількістю продукції кожного виду. Цільова функція прибутку залежить від плану виробництва, який залежить від кількості продукції кожного виду та її ціни:

Прибуток = кількість продукції (і)*ціна продукції (і).

Зрозуміло, що кількість кожної продукції не може бути від’ємною:

Кількість продукції (і) 0.

Згідно з можливостями текстильної компанії маємо обмеження для кожної ділянки:

кількість продукції (і)* час виготовлення продукції на ділянці (і)

кількість робітників ділянки*робочий день.

Є також обмеження на виготовлення одного виду продукції, а саме платтів в кількості 40шт на плановий період:

Кількість платтів = 40.

Крім того, є домовленість про поставку 1500 дм² тканини кожного дня:

Кількість тканини = 1500.

3.3. Вибір методу розв’язання та обрання програмного забезпечення з обґрунтуванням вибору.

Перша задача (прогнозу) може бути розв’язана за допомогою методик прогнозування, наприклад, за допомогою регресійного аналізу.

Оптимізаційна задача може бути розв’язана за допомогою симплекс методу, методів динамічного програмування чи інших методів, що розв’язують подібні задачі. Методика розв’язання в даному випадку буде визначатися наявністю методики у вибраному програмному забезпеченні.

Для рішення задачі використовуємо професійний пакет MS Office.

Вибір базується на наступних положеннях. По-перше, інформація про компанію надана в форматі *.mdb (Microsoft Database). По-друге, компонент пакету MS Office MS Excel може виконувати різні розрахунки, а саме розв’язувати оптимізаційні задачі. По-третє, є дуже простий в користуванні компонент інтеграції MS Access та MS Excel – це Microsoft Query.

3.Розв'язання задачі.

Для формування задачі на аркуші MS Excel, експортуємо дані з бази даних до книги MS Excel за допомогою Microsoft Query Рис. , Рис. .

Примітка. Якщо компонент Microsoft Query не встановлено в системі, його потрібно додати за допомогою корегування інсталяції MS Office (Доступ к данным).

ДанныеВнешние данныеСоздать запрос.

Рис. 8. Діалогове вікно запиту за вибором джерела даних.

Рис. 9. Створення джерела даних.

Рис. 10. Обрання стовпчиків.

Рис. 11. Результат виконання запиту.

Отримані дані будуть автоматично поновлюватися після зміни в базі даних.

Аналогічно сформуємо данні про виробництво за допомогою запита, та дані про вироби.

Рис. 12. Дані про виробництво.

Аналогічно робимо й інші перехресні запити та імпортуємо їх до MS Excel за допомогою Microsoft Query.

Дані для прогнозної задачі формуються аналогічно наведеним і розміщуються на аркуші Прогнозування на 11-й місяць (Рис. 13).

Рис. 13 Прогнозування кожного виду продукції на 11-й місяць.

При прогнозуванні ціни кожного виду продуктових консервів на 11-й місяць використовуємо функцію ПРЕДСКАЗ, яка прогнозує ймовірні значення за допомогою лінійної регресії.

Рис. 14. Сформовані дані для подальшого розв’язання задачі.

Використовуємо додатковий компонент MS Office до MS Excel Поиск решения.

Рис. 15. Діалогове вікно надстройки Поиск решения.

Рис. 16. Результати роботи надстройки Поиск решения.