Изменение ограничения
Поиск решения позволяет экспериментировать с различными параметрами задачи для определения наилучшего варианта решения. Изменив ограничения, можно оценить изменение результата.
Попробуем оценить, как повлияет на размер общей прибыли изменение ограничения годового рекламного бюджета с 40 000 р. до 50 000 р.
Для этого выполните следующие действия.
1. В меню Данные выберите пункт Поиск решения.
2. В диалоговом окне Поиск решения в списке имеющихся ограничений Ограничения выделите нужное ограничение и нажмите кнопку Изменить.
3. В появившемся диалоговом окне Изменение ограничения (рис.6) измените условия ограничения (в данном случае замените число 40 000 на 50 000) и нажмите кнопку ОК.
Рис.6 Диалоговое окно Изменение ограничения
4. Нажмите кнопку Выполнить.
5. В появившемся окне Результаты поиска решения выберите переключатель Сохранить найденное значение и нажмите кнопку ОК.
Результат представлен на рис.7.
Рис.7 Результат решения задачи при новом ограничении
Найденное решение соответствует прибыли 74 817 р., что на 3370 р. больше прежнею значения 71 447 р. Для большинства предприятий увеличение капиталовложений на 10000 р., приносящее 3370 р. (где 33.7 % возврат вложений) являемся оправданным. Прибыль при таком решении будет на 4889 р. меньше по сравнению с задачей без ограничений, однако при этом требуется и на 39 706 р. капиталовложений меньше.
Изменение параметров работы
Надстройка Поиск решения позволяет изменить многие параметры работы при поиске решения, например, поменять метод поиска ответа, ограничить время поиска, задать другую точность вычислений и т.д.
Если в диалоговом окне Поиск решения нажать кнопку Параметры, то появится диалоговое окно Параметры поиска решения (рис.8).
Рис. 8 Диалоговое окно Параметры поиска решения
В таблице 2 приведены параметры надстройки Поиск решения и их описание.
Таблица 2
Параметры надстройки Поиск решения
Параметр |
Действие |
Максимальное время |
Служит для ограничения времени, отпускаемого на поиск решения задачи. В поле можно ввести время (в секундах) не превышающее 32767; значение 100, используемое по умолчанию, подходит для решения большинства простых задач. |
Предельное число итераций |
Максимальное число итераций, которые могут быть сделаны. Каждая итерация заключается в вычислении очередного значения (приближения) и проверке, насколько это значение подходит в качестве ответа. В поле можно ввести время (в секундах) не превышающее 32767; значение 100, используемое по умолчанию, подходит для решения большинства простых задач |
Относительная погрешность |
Служит для задания точности, с которой определяется соответствие ячейки целевому значению или приближение к указанным границам. Поле должно содержать десятичную дробь от 0 (нуля) до 1. |
Допустимое отклонение |
Служит для задания допуска на отклонение от оптимального решения, если множество значений влияющей ячейки ограничено множеством целых чисел. При указании большего допуска поиск решения заканчивается быстрее. |
Сходимость |
Когда относительное изменение значения в целевой ячейке за последние пять итераций становится меньше числа, указанного в поле Сходимость, поиск прекращается. Сходимость применяется только к нелинейным задачам, условием служит дробь из интервала от 0 (нуля) до 1. |
Линейная модель |
Служит для ускорения поиска решения линейной задачи оптимизации или линейной аппроксимации нелинейной задачи путём использования методов линейного программирования. |
Неотрицательные значения |
Устанавливает неотрицательность всех переменных, для которых не заданы явные ограничения в виде неравенств |
Автоматическое масштабирование |
Служит для включения автоматической нормализации входных и выходных значений, качественно различающихся по порядку величины, например максимизация прибыли в процентах по отношению к вложениям, исчисляемым в млн. руб. |
Показывать результаты итераций |
Выводит промежуточный результат и делает паузу при каждой итерации. Для продолжения поиска необходимо каждый раз нажимать кнопку Продолжить. С помощью кнопки Стоп можно остановить процесс. |
Оценки |
Служит для указания метода экстраполяции— линейная или квадратичная. Квадратичный метод имеет смысл использовать, если зависимости в модели сильно отличаются от линейных. |
Разности |
Служит для указания метода численного дифференцирования — прямые или центральные производные — который используется для вычисления частных производных целевых и ограничивающих функций. Прямые производные предназначены для гладких непрерывных функций. Центральные производные – для функций, имеющих разрывную производную |
Метод поиска |
Служит для выбора алгоритма оптимизации — метод Ньютона или сопряженных градиентов — для указания направление поиска. При методе Ньютона запрашивается больше памяти, но выполняется меньше итераций, чем в методе сопряженных градиентов. Метод сопряженных градиентов следует использовать, если задача достаточно велика и необходимо экономить память, а также если итерации дают слишком малое отличие в последовательных приближениях. |