Практическая работа 6 решениЕ задач оптимизации Цель работы

Получить общие представления о задачах оптимизации, освоить основные приемы и сервисные надстройки табличных процессоров для оптимизации решений и анализа данных, овладеть практическими знаниями и навыками поиска оптимальных решений в электронных таблицах, решить типовые задачи оптимизации с помощью инструментов табличных процессоров.

Теоретическое введение

В электронных таблицах (ЭТ), помимо базовых операций с данными, можно также эффективно обрабатывать и исследовать результаты, то есть решать задачи оптимизации и анализа решений.

Оптимизационными называются задачи, в которых при заданном множестве вариантов значений исходных параметров, изменяющихся во времени, определяется оптимальный вариант по какому-либо критерию (критериям). Применительно к экономическим явлениям оптимизационными задачами называются ситуации поиска значений, оптимальных для определенных выходных характеристик моделей, которые описывают исследуемые экономические явления. Классическими моделями оптимизации с одним критерием оптимальности являются задачи максимизации общей прибыли предприятия или минимизации общих затрат на производство.

В табличном процессоре MS Excel используют два способа оптимизации и анализа данных:

• решение экономических задач типа "что надо, чтобы" методом "Подбор параметра";

• анализ экономических решений по типу "что будет, если" с помощью технологии "Поиск решения".

Оптимизация данных методом "Подбор параметра" применяется, как правило, для решения задач, в которых исследуется выходное значение, наиболее значимое для нас (целевая функция), за счет изменения определенного параметра. В этом случае на изменяемый параметр не вводятся ограничения, а величина оптимального значения устанавливается постановщиком задачи. Таким способом можно, например, "улучшить" прибыль до желаемого фиксированного значения за счет изменения объема выпуска или цены продажи до неограниченной величины. Как следствие, оптимизация по технологии "Подбор параметра" ограничена и далека от реальности.

Оптимизация типа "Поиск решения" проводится методом "от обратного". В этом случае для изменяемых параметров можно устанавливать границы (ограничения), в которых они могут изменяться или представляют экономический интерес, при этом поиск оптимального решения ведется либо по критериям экстремальности (минимума и максимума), либо по точному значению, задаваемому постановщиком. К оптимизации "Поиск решения" можно свести многие типовые задачи линейного программирования, например, поиск оптимального состава сырья или составления оптимальных планов производства при ограниченных ресурсах и др. Оптимизация методом "Поиск решений" в отличие от оптимизации методом "Подбор параметра" многовариантна, более гибкая по структуре и достовернее приближает модель к действительности.

Практическая часть Постановка задачи

Требуется оптимизировать различными способами значение общей прибыли, полученной в предыдущей работе (см. таблицу 5), до установленного значения (200000р.)

Таблица 5 – Исходные данные задачи «Оптимизация прибыли»

Наименование	Выпуск, шт.			Всего	Цена	Выручка	Прибыль
	Январь	Февраль	Март
Изделие 9/001	700	650	666	2016	299,00р.	602 784,00р.	120 556,80р.
Изделие 9/002	310	217	222	749	199,00р.	149 051,00р.	29 810,20р.
Изделие 9/003	122	129	156	407	150,00р.	61 050,00р.	12 210,00р.
Прибыль итого							162 577,00р.