Министерство образования и науки рф

СТАРООСКОЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ им.А.А.Угарова

(филиал) федерального государственного автономного образовательного учреждения

высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Кафедра АИСУ

Шафоростова Е.Н.

Информационные технологии

методические указания

к выполнению домашнего задания

для студентов направлений:

220700 - Автоматизация технологических процессов и производств

230400 – Информационные системы и технологии

(очная, заочная формы обучения)

Одобрено редакционно-издательским советом института

Старый Оскол

2013

УДК 004

ББК 32.81

Рецензент: зав. кафедрой экономики, информатики и математики СОФ НИУ «БелГУ» к.п.н., доцент Боева А.В.

Шафоростова Е.Н. Методические указания к выполнению домашних заданий. Старый Оскол. СТИ НИТУ «МИСиС», 2013. – 48 с.

Методические указания к выполнению домашних заданий по курсу «Информационные технологии» для студентов для студентов для студентов направлений:

220700 – «Автоматизация технологических процессов и производств», 230400 – «Информационные системы и технологии» для очной, заочной форм обучения.

Ó Шафоростова Е.Н.

Ó СТИ НИТУ «МИСиС»

Содержание

Домашнее Задание №1 4

Решение задач линейного программирования 4

Домашнее Задание №2. 33

Численное решение уравнений средствами MS EXCEL 33

Литература 45

47

Домашнее Задание №1

Решение задач линейного программирования

Цель: изучить технологию решения задач линейного программирования средствами Excel.

1.1. Теоретическое введение

Excel предлагает мощный инструмент для решения оптимизационных задач, то есть таких задач, в которых необходимо найти экстремальное значение (минимум или максимум) некоторой функции, называемой целевой, при заданных ограничениях.

Если целевая функция и/или ограничения – линейны, то такие задачи принято называть задачами линейного программирования.

Многие экономические задачи решаются в рамках линейного программирования. Целевой функцией в них является либо прибыль или объем производства, которые надо максимизировать, либо затраты (издержки), которые надо минимизировать. Ограничения – обычно это условия, которые накладываются на используемые ресурсы для производства продукции. Построив математическую модель и решив задачу в заданных ограничениях, можно поварьировать ограничениями, то есть речь уже идет о математическом моделировании экономических систем с помощью Excel.

Задача оптимизации в общем виде формулируется следующим образом (табл. 1.1).

Таблица 1.1 Постановка задачи оптимизации в общем случае

Название	Математическая запись	Описание
Целевая функция (критерий оптимизации)		Показывает, в каком смысле решение должно быть оптимальным, т. е. наилучшим. Возможны три вида целевой функции: максимизация, минимизация, назначение заданного значения
Ограничения	–целые (для задач целочисленного программирования); – для задач с булевыми переменными	Устанавливают зависимости между переменными. Могут быть односторонними и двусторонними. При решении задач двустороннее ограничение записывается в виде двух односторонних
Граничные условия		Показывают, в каких пределах могут быть значения искомых переменных в оптимальном решении

Решение задачи, удовлетворяющее всем ограничениям и граничным условиям, называется допустимым. Важная характеристика задачи оптимизации – ее размерность, которая определяется числом переменных n и числом ограничений m. При n<m задачи решения не имеют.

Необходимым требованием задач оптимизации является условие n>m. Систему уравнений, для которых n = m, рассматривают как задачу оптимизации, имеющую одно допустимое решение (ее можно решать как обычную задачу оптимизации, назначая в качестве целевой функции любую переменную).

Итак, задача имеет оптимальное решение, если она удовлетворяет двум требованиям: имеет более одного решения, т. е. существуют допустимые решения; имеется критерий, показывающий, в каком смысле принимаемое решение должно быть оптимальным, т. е. наилучшим из допустимых.

С помощью надстройки Поиск решения MS Excel существует возможность найти решение, оптимальное в некотором смысле при нескольких входных значениях и наборе ограничений на решение. Диспетчер сценариев способен запомнить несколько решений, найденных данным средством, и сгенерировать на этой основе отчет.

Для решения задачи следует установить флажок Линейная модель в окне Параметры поиска решения. Это обеспечит применение симплекс-метода. В противном случае даже для решения линейной задачи будут использоваться более общие (т. е. более медленные) методы.

Поиск решения может работать также и с нелинейными зависимостями и ограничениями. Это, как правило, задачи нелинейного программирования или, например, решение системы нелинейных уравнений. Для успешной работы средства Поиск решения следует стремиться к тому, чтобы зависимости были гладкими или, по крайней мере, непрерывными. Наиболее часто разрывные зависимости возникают при использовании функции если то, среди аргументов которой имеются переменные величины модели. Проблемы могут возникнуть также и при использовании в модели функций типа ABS(), ОКРУГЛ() и т. д. Решая задачи с нелинейными зависимостями, следует: ввести предварительно предположительные значения искомых переменных (иногда легко получить графическое представление решения и сделать приблизительные выводы о решении); в окне Параметры поиска решения снять (если установлен) флажок.

При необходимости проводится анализ решения. Часто добавляют также представление решения в виде графиков или диаграмм. Можно получить и отчет о поиске решения. Отчеты бывают трех типов: Результаты, Устойчивость, Пределы. Тип отчета выбирается по окончании поиска решения в окне Результаты поиска решения в списке Тип отчета (можно выбрать сразу два или три типа). Отчет типа Результаты содержит окончательные значения параметров задачи целевой функции и ограничений. Отчет типа Устойчивость показывает результаты малых изменений параметров поиска решения. Отчет типа Пределы показывает изменения решения при поочередной максимизации и минимизации каждой переменной при неизменных других переменных.