Содержание

Введение 5

1. Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей 6

2. Создание таблиц 9

3. Отчеты 11

4. Линейные модели 12

4.1. Поиск решений (Solver) 13

4.1.1. Процедура поиска решения 15

4.1.2. Параметры средства Поиск решения 16

5.1. Практическая задача №1 линейной модели. 19

Поставка + Производство 19

5.2. Практическая задача № 2 линейной модели. 23

Назначение на должность 23

Заключение 27

Список используемой литературы: 28

Введение

Характерной чертой современности является стремительный научно-технический прогресс, что требует от менеджеров и бизнесменов значительного повышения ответственности за качество принятия решений. Это основная причина, которая обусловливает необходимость научного принятия управленческих решений. Одним из направлений научно-технического прогресса стало математическое программирование, которое тесно связанное с практическими проблемами оптимального распределения ресурсов в различных отраслях производства и сферы услуг.

Проблемы оптимизации присутствуют в самых различных процессах производства:

• поставка сырья;

• оптимальный выпуск продукции;

• оптимальное управление запасами ;

• оптимальное  распределение ресурсов;

• планирования инвестиций;

• оптимальный рацион (смесь, сплав);

• назначение на должность;

• оптимальная замена оборудования и т. д.

1. Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей

Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего, то есть оптимального с точки зрения одного или нескольких критериев варианта использования имеющихся ресурсов, называются оптимизационными.

Оптимизационные задачи решаются с помощью оптимизационных моделей методами математического программирования.

Математическое программирование – это раздел прикладной математики, который изучает задачи оптимизации и методы их решения с ориентацией на современные средства компьютерной техники.

Главная задача математического программирования – это нахождение экстремума функций при выполнении указанных ограничений. Если система ограничений несовместима, то область допустимых решений является пустой.

Сущность задач оптимизации: определить значение переменных х₁, х₂,..., х_n, которые обеспечивают экстремум целевой функции Е, с учетом ограничений, наложенных на аргументы этой функции. При этом сложность решения задач зависит:

• от вида функциональных зависимостей, то есть от связи функции Е с элементами решения;

• от размерности задачи, то есть от количества элементов решения;

• от вида и количества ограничений, накладываемых на элементы решения.

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 з 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

Структура оптимизационной модели включает целевую функцию, области допустимых решений и системы ограничений, определяющих эту область. Целевая функция в самом общем виде также состоит из трех элементов:

• управляемых переменных;

• неуправляемых переменных;

• формы функции (вида зависимости между ними).

Область допустимых решений – это область, в пределах которой осуществляется выбор решений. В экономических задачах она ограничена наличными ресурсами и условиями, которые записываются в виде системы ограничений, состоящей из уравнений и неравенств.

В задачах оптимизации всегда есть определенные ограничения, например, количество метала, рабочих и станков на предприятии по изготовлению деталей.