Команда Подбор параметра находит только одно решение, даже если задача имеет несколько решений. Решение оптимизационных задач в Excel с использованием настройки Поиск решения

Для решения оптимизационных задач в Excel предназначена надстройкаПоиск решения

Средство поиска решения Microsoft Excel использует алгоритм нелинейной оптимизации Generalized Reduced Gradient (GRG2), разработанный Леоном Ласдоном (Leon Lasdon, University of Texas at Austin) и Аланом Уореном (Allan Waren, Cleveland State University). Поиск решений является частью блока задач, который иногда называют анализ "что - если". Процедура поиска решения позволяет найтиоптимальное значение формулы содержащейся в ячейке, которая называется целевой. Эта процедура работает с группой ячеек, прямо или косвенно связанных с формулой в целевой ячейке. Чтобы получить по формуле, содержащейся в целевой ячейке, заданный результат, процедура изменяет значения во влияющих ячейках. Чтобы сузить множество значений, используемых в модели, применяются ограничения. Эти ограничения могут ссылаться на другие влияющие ячейки.

Процедуру поиска решения можно использовать для определения значения влияющей ячейки, которое соответствует экстремуму зависимой ячейки - например можно изменить объем планируемого бюджета рекламы и увидеть, как это повлияет на проектируемую сумму расходов.

Для решения общей оптимизационной задачи в Excel с использованием настройки Поиск решения следует выполнить следующие действия:

1. Ввести формулу для целевой функции;

2. Ввести формулы для ограниченй оптимизационной задачи;

3. Выбрать в Excel пункт меню Сервис/Поиск решения;

4. В окне Поиск решения выбрать целевую ячейку, изменяемые ячейки и добавить ограничения;

5. Нажать кнопку Выполнить, после чего будет получено решение оптимизационной задачи.

17. Базы данных. Классификация баз данных.

База данных – это информационная модель, позволяющая упорядоченно хранить данные о группе объектов, обладающих одинаковым набором свойств. Программное обеспечение, предназначенное для работы с базами данных, называется система управления базами данных (СУБД). СУБД используются для упорядоченного хранения и обработки больших объемов информации.

СУБД организует хранение информации таким образом, чтобы ее было удобно:

· просматривать,

· пополнять,

· изменять,

· искать нужные сведения,

· делать любые выборки,

· осуществлять сортировку в любом порядке.

Классификация баз данных:

1. По характеру хранимой информации:  — Фактографические (картотеки), — Документальные (архивы)

2. По способу хранения данных: — Централизованные (хранятся на одном компьютере), — Распределенные (используются в локальных и глобальных компьютерных сетях).

3. По структуре организации данных: — Табличные (реляционные), — Иерархические,

Информация в базах данных структурирована на отдельные записи, которыми называют группу связанных между собой элементов данных. Характер связи между записями определяет два основных типа организации баз данных: иерархический и реляционный.

В иерархической базе данных записи упорядочиваются в определенную последовательность, как ступеньки лестницы, и поиск данных может осуществляться последовательным «спуском» со ступени на ступень. Иерархическая база данных по своей структуре соответствует структуре иерархической файловой системы.

Реляционная база данных, по сути, представляет собой двумерную таблицу.  Столбцы таблицы называются полями: каждое поле характеризуется своим именем и топом данных. Поле БД – это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства.

В реляционной БД используются четыре основных типов полей:

· Числовой,

· Символьный (слова, тексты, коды и т.д.),

· Дата (календарные даты в форме «день/месяц/год»),

· Логический (принимает два значения: «да» - «нет» или «истина» - «ложь»).

По характеру организации данных БД могут быть разделены на неструктурированные, частично структурированные и структурированные. К неструктурированным могут быть отнесены БД, организованные в виде семантических сетей. Частично структурированными можно считать БД в виде обычного текста или гипертекстовые системы. Структурированные БД требуют предварительного проектирования и описания структуры. Структурированные БД по типу используемой модели делятся на иерархические, сетевые, реляционные, смешанные и мультимодельные. Эта классификация распространяется и на СУБД.

Классификация по модели данных

Примеры:

§ Иерархическая

§ Сетевая

§ Реляционная

§ Объектная и объектно-ориентированная

§ Объектно-реляционная

§ Функциональная.

[править]Классификация по среде постоянного хранения

§ Во вторичной памяти, или традиционная (англ. conventional database): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — как правило жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кеш и данные для текущей обработки.

§ В оперативной памяти (англ. in-memory database, memory-resident database, main memory database): все данные на стадии исполнения находятся в оперативной памяти.

§ В третичной памяти (англ. tertiary database): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кеш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

[править]Классификация по содержимому

Примеры:

§ Географическая

§ Историческая

§ Научная

§ Мультимедийная.

[править]Классификация по степени распределённости

§ Централизованная, или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, полностью поддерживаемая на одном компьютере.

§ Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.

§ Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД

§ Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.

§ Фрагментированная, или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.

§ Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование (репликация).

[править]Другие виды БД

§ Пространственная (англ. spatial database): БД, в которой поддерживаются пространственные свойства сущностей предметной области. Такие БД широко используются в геоинформационных системах.

§ Временная, или темпоральная (англ. temporal database): БД, в которой поддерживается какой-либо аспект времени, не считая времени, определяемого пользователем.

§ Пространственно-временная (англ. spatial-temporal database) БД: БД, в которой одновременно поддерживается одно или более измерений в аспектах как пространства, так и времени.

§ Циклическая (англ. round-robin database): БД, объём хранимых данных которой не меняется со временем, поскольку в процессе сохранения данных одни и те же записи используются циклически.

[править]Сверхбольшие базы данных

Сверхбольшая база данных (англ. Very Large Database, VLDB) — это база данных, которая занимает чрезвычайно большой объём на устройстве физического хранения. Термин подразумевает максимально возможные объёмы БД, которые определяются последними достижениями в технологиях физического хранения данных и в технологиях программного оперирования данными.

Количественное определение понятия «чрезвычайно большой объём» меняется во времени; в настоящее время считается, что это объём, измеряемый по меньшей мере петабайтами. Для сравнения, в 2005 г. самыми крупными в мире считались базы данных с объёмом хранилища порядка 100 терабайт.^[10]

Специалисты отмечают необходимость особых подходов к проектированию сверхбольших БД. Для их создания нередко выполняются специальные проекты с целью поиска таких системотехнических решений, которые позволили бы хоть как-то работать с такими большими объёмами данных. Как правило необходимы специальные решения для дисковой подсистемы, специальные версии операционной среды и специальные механизмы обращения СУБД к данным.^[11]

Исследования в области хранения и обработки сверхбольших баз данных VLDB всегда находятся на острие теории и практики баз данных. В частности, с 1975 года проходит ежегодная конференция International Conference on Very Large Data Bases («Международная конференция по сверхбольшим базам данных»). Большинство исследований проводится под эгидой некоммерческой организации VLDB Endowment (Фонд целевого капитала «VLDB»), которая обеспечивает продвижение научных работ и обмен информацией в области сверхбольших БД и смежных областях.

18. Базы данных. Модели данных.

Способ описания данных и способ манипулирования данными определяют модель данных, поддерживаемую конкретной СУБД. Модель данных – это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязи между ними. Предметная область – часть реального мира, отражаемая в БД. Инфологическая (внешняя) модель данных – обобщённое, не привязанное к какой-либо ЭВМ или СУБД описание предметной области. Иногда говорят о нескольких внешних моделях данных, по-разному представляющих одну концептуальную модель. Отражает в удобной для разработчиков форме информационно-логический уровень абстрагирования, связанный с фиксацией и описанием объектов предметной области, их свойств и взаимодействий.  Концептуальная модель данных – способ логического упорядочения данных (модели данных иерархическая, сетевая, реляционная, объектно-ориентированная).  Даталогическая (внутренняя) модель данных – описание данных на языке конкретной СУБД.  Физическая модель данных – описание расположения хранимых данных и методов доступа к ним (логическая структура файлов, работа с аппаратными средствами хранения данных)

18. Базы данных. Реляционная модель. Основные определения.

Почти все современные системы основаны на реляционной (relational) модели управления базами данных. Название реляционная связано с тем, что каждая запись в такой базе данных содержит информацию, относящуюся только к одному конкретному объекту.

В реляционной СУБД все обрабатываемые данные представляются в виде плоских таблиц. Информация об объектах определенного вида представляется в табличном виде: в столбцах таблицы сосредоточены различные атрибуты объектов, а строки предназначены для сведения описаний всех атрибутов к отдельным экземплярам объектов.

Модель, созданная на этапе инфологического моделирования, в наибольшей степени удовлетворяет принципам реляционности. Однако для приведения этой модели к реляционной необходимо выполнить процедуру, называемую нормализацией.

Теория нормализации оперирует с пятью нормальными формами. Эти формы предназначены для уменьшения избыточности информации, поэтому каждая последующая нормальная форма должна удовлетворять требованиям предыдущей и некоторым дополнительным условиям. При практическом проектировании баз данных четвертая и пятая формы, как правило, не используются. Мы ограничились рассмотрением первых четырех нормальных форм.

Введем понятия, необходимые для понимания процесса приведения модели к реляционной схеме.

Отношение - абстракция описываемого объекта как совокупность его свойств. Проводя инфологический этап проектирования, мы говорили об абстракции объектов и приписывали им некоторые свойства. Теперь же, проводя концептуальное проектирование, мы переходим к следующему уровню абстракции. На данном этапе объектов, как таковых, уже не существует. Мы оперируем совокупностью свойств, которые и определяют объект.

Экземпляр отношения - совокупность значений свойств конкретного объекта.

Первичный ключ - идентифицирующая совокупность атрибутов, т.е. значение этих атрибутов уникально в данном отношении. Не существует двух экземпляров отношения содержащих одинаковые значения в первичном ключе.

Простой атрибут - атрибут, значения которого неделимы.

Сложный атрибут - атрибут, значением которого является совокупность значений нескольких различных свойств объекта или несколько значений одного свойства.