Задание 2 Запись простейшего Макроса

Создадим на листах процессоры, память и т. д. кнопки, нажав на которые можно перейти на лист «конфигурация».

1. Запись макроса

Чтобы автоматизировать повторяющиеся действия, можно записать макрос. Покажем это на примере записи макроса, позволяющего перейти с листа «Процессоры» на лист «Конфигурация»:

• Перейдите на лист Процессоры;

• Прейдите на закладку «разработчик»;

• В группе Код нажать на кнопку Запись макроса;

• В появившемся диалоговом окне укажите имя макроса-«конфигурация» ;

• Нажмите ОК;

• Перейдите на лист «конфигурация», щелкнув по его ярлычку;

• На вкладке «разработчик» в группе «код» нажмите кнопку Остановить запись;

• Макрос записан.

2. Зададим макрос для элемента управления «кнопка»:

• Перейдите на лист Процессоры;

• Прейдите на закладку «разработчик» ;

• В группе Элементы управления выбрать Кнопка

• указатель мыши превращается в крестик +. Совместить крестик с левым верхним углом ячейки D11 нажать кнопку мыши, и, не отпуская кнопку нарисовать прямоугольник. Элемент управления Кнопка установится на рабочем листе;

• После того, как кнопка мыши будет отпущена откроется диалоговое окно Назначить макрос объекту, в котором необходимо выбрать макрос «Конфигурация» ;

• нажмите ОК.

Проверьте работоспособность кнопки: нажав на ней вы должны перейти на лист «конфигурация»

3. Установите подобные кнопки на листах: Память, Винчестеры, Материнская плата, Гарантия.

Список контрольных вопросов

1. Определение элемента управления.

2. Виды элементов управления.

3. Перечислите элементы управления в excel.

4. Опишите элементы управления в excel.

5. Определение и предназначение макроса.

Лабораторная работа №7 поиск оптимальных решений

Цель работы: научиться строить математическую модель задачи линейного программирования, использовать табличный процессор Excel для поиска оптимальных решений задач экономики.

.

Теоретические сведения

Экономическая формулировка оптимизационной задачи состоит в том, чтобы найти оптимальное соотношение параметров системы при имеющихся ограничениях, наложенных на возможные состояния системы.

Линейное программирование – раздел исследования операций, занимающийся решением таких задач на отыскание экстремальных значений, для которых классические методы математического анализа оказываются непригодными. К их числу относятся задачи рационального использования сырья и оборудования, составления оптимального плана перевозок, работы транспорта и ряд других, относящихся к области оптимального планирования.

Математическая модель задач этого типа представляется в виде общей задачи линейного программирования, которая состоит в определении максимального (минимального) значения целевой функции.

Условие задачи. Предприятию (участку, цеху, отрасли) планируется выпуск n видов продукции (товаров, изделий) Т₁,...,Тj‚,...,Тn. Для выпуска этих видов продукции необходимо использовать m видов ресурсов (сырья, оборудования и др.). В начале планового периода эти ресурсы выделены предприятию в количествах b₁,...,bi,...,bm соответственно. На производство одного изделия Тj расходуется a_ij ресурсов i–го вида. От реализации одного изделия Тj предприятие получает прибыль p_j=c_j–s_j, где c_j – отпускная оптовая цена изделия Тj, а s_j – себестоимость. Найти такой план выпуска продукции, чтобы суммарная прибыль от реализации продукции была наибольшей.

Для составления математической модели этой задачи неизвестные количества изделий каждого j–го вида обозначаются через х_j, j=1,2,...,n. Тогда цель задачи – условие получения максимальной суммарной прибыли – можно записать следующим образом:

(7.1)

Из (1.1) видно, что суммарная прибыль линейно зависит от искомых объемов производства различных видов продукции. Величину Z называют целевой функцией (критерием эффективности) задачи.

Анализ целевой функции (ЦФ) показывает, что увеличение Z имеет место при увеличении любого из х_j, однако такое увеличение возможно лишь в пределах, ограниченных выделенными на производство (ограниченными) ресурсами. Поэтому элементы искомого решения x_j нельзя выбирать произвольно: суммарное количество i–го ресурса, затраченное на производство всех n видов продукции, не должно превышать имеющегося количества b_i этого ресурса. Таким образом, можно записать следующую систему неравенств:

(7.2)

определяемый объем производства не может быть отрицательным (продукция или производится, тогда x_j>0, или не производится, тогда х_j=0). Следовательно, систему неравенств (7.2), носящую название системы ограничений, следует дополнить следующими ограничениями, называемыми естественными или тривиальными:

. (7.3)

Сокращенно систему ограничений (7.2) можно записать в виде

где символ  называется квантором общности и заменяет слова «для всех»

Аналогично систему ограничений (7.3) можно представить в виде

x_j  0 jj = 1, 2, … n.

Соотношения (7.1), (7.2), и (7.3) представляют математическую модель задачи поиска оптимального по прибыли плана выпуска продукции из имеющихся ресурсов, или задачи оптимального использования ресурсов. При этом неравенства (7.2) и (7.3) составляют систему ограничений, а выражение (7.1) – целевая функция, служащая для оценки качества решения, – формализует критерий эффективности. В рассмотренной формализованной постановке задача поиска оптимального по прибыли плана использования ресурсов формулируется так: найти вектор, т.е. упорядоченный набор неотрицательных значений xj, удовлетворяющий системе ограничений (7.2) и обеспечивающий максимальное значение линейной функции Z (7.1).

В том случае, когда ЗЛП содержит всего две неизвестные величины x₁ и x₂, может использоваться простой и наглядный графический метод.

Если среди ограничений (7.2) встречаются как уравнения (равенства), так и неравенства, задача линейного программирования называется общей. Если же среди ограничений (7.2) имеются только неравенства, задача линейного программирования называется стандартной. Задачу линейного программирования называют канонической, если система ограничений (7.2) содержит только уравнения.

Упорядоченный набор чисел a₁,a₂,...,a_n называется решением системы, содержащей n неизвестных, если в результате подстановки этих чисел на место соответствующих неизвестных х₁,х₂,...,x_n каждое уравнение системы обращается в тождественное равенство.

Если система уравнений имеет хотя бы одно решение, она называется совместной; она называется несовместной, если не имеет ни одного решения. Совместная система называется определенной, если она имеет единственное решение, если более одного решения – неопределенной. Именно с такими системами уравнений приходится иметь дело в задачах оптимального планирования.

Две системы линейных уравнений с одинаковым числом неизвестных называются эквивалентными, если они обе несовместны или обе имеют одни и те же решения.

В процессе решения систем линейных уравнений над системой разрешается проводить преобразования, переводящие ее в эквивалентную исходной. Во-первых, обе части любого уравнения системы можно умножать на одно и то же число, не равное нулю; во-вторых, к обеим частям любого уравнения системы можно прибавлять соответствующие части другого уравнения системы, предварительно умноженные на произвольное число.

Используя указанные преобразования, можно любое неизвестное исключить из всех уравнений системы, кроме одного уравнения. Система линейных уравнений называется системой с базисом, если в каждом уравнении системы содержится неизвестное, отсутствующее во всех других уравнениях системы. Эти неизвестные называются базисными, а их совокупность образует базис системы. Неизвестные, не входящие в базис, называются свободными. Система с базисом всегда совместна, т.е. имеет хотя бы одно решение. Применяя эквивалентные преобразования, можно найти системы с другими базисами, эквивалентные исходной системе уравнений. Совокупность неотрицательных чисел х₁, х₂, ..., х_n, удовлетворяющих системе ограничений (7.2), называется допустимым планом задачи линейного программирования. Множество всех допустимых решений образует область допустимых решений в n–мерном пространстве. Каждому допустимому решению соответствует определенное значение целевой функции (7.1).

Допустимое решение, при котором целевая функция достигает экстремума (максимума или минимума), называется оптимальным решением (оптимальным планом) задачи.

Если задача линейного программирования имеет одно или множество оптимальных решений, она называется разрешимой. Если задача не имеет ни одного оптимального решения, она называется неразрешимой.

После математической формализации экономической задачи переходят к компьютерному моделированию. На чистом листе Excel необходимо создать шаблон модели, то есть в виде формул и соотношений описать математическую формулировку задачи. Затем необходимо перейти на закладку Данные /Поиск решения, в результате открывается Диалоговое окно «Поиск решения» Используя созданный шаблон и предлагаемый диалог, построить оптимизационную модель.

Рассмотрим параметры диалогового окна «Поиск решения».

Установить целевую ячейку. Служит для указания целевой ячейки, значение которой необходимо максимизировать, минимизировать или установить равным заданному числу. Эта ячейка должна содержать формулу.

Равной. Служит для выбора варианта оптимизации значения целевой ячейки (максимизация, минимизация или подбор заданного числа). Чтобы установить число, введите его в поле.

Изменяя ячейки. Служит для указания ячеек, значения которых изменяются в процессе поиска решения до тех пор, пока не будут выполнены наложенные ограничения и условие оптимизации значения ячейки, указанной в поле Установить целевую ячейку.

Предположить. Используется для автоматического поиска ячеек, влияющих на формулу, ссылка на которую дана в поле Установить целевую ячейку. Результат поиска отображается в поле Изменяя ячейки.

Ограничения. Служит для отображения списка граничных условий поставленной задачи.

Добавить. Служит для отображения диалогового окна Добавить ограничение.

Изменить. Служит для отображения диалоговое окна Изменить ограничение.

Удалить. Служит для снятия указанного ограничения.

Выполнить. Служит для запуска поиска решения поставленной задачи.

Закрыть. Служит для выхода из окна диалога без запуска поиска решения поставленной задачи. При этом сохраняются установки, сделанные в окнах диалога,

Параметры. Служит для отображения диалогового окна Параметры поиска решения, в котором можно загрузить или сохранить оптимизируемую модель и указать предусмотренные варианты поиска решения.

Восстановить. Служит для очистки полей окна диалога и восстановления значений параметров поиска решения, используемых по умолчанию.

.

Технология работы

Производственному участку поручено выпускать мебель двух видов: кровати и шкафы, на производство которых выделены сырьевые и производственные ресурсы (табл. 7.1). Требуется составить оптимальный по прибыли план выпуска продукции.

Таблица 7.1

Виды продукции	Затраты ресурсов на единицу продукции				Прибыль за ед.продукции руб
	Ткань обивочная, м2	Пиломатериалы м3	Оборудование станко-смен	Древ.плита м2
Шкаф	0	0,06	5	2,5	3,7
кровать	3,3	0,1	4	0	4
Объемы ресурсов	396	14,4	810	325