Построение и решение оптимизационных моделей средствами программ MS Excel и XA. Светлов Н.М - 5 стр.

       2. Запустить процедуру поиска решения, дав команду Сервис→Поиск
          решения, и в появившемся диалоговом окне Поиск решения запол-
          нить поля:
             •   Установить целевую ячейку:
             •   Изменяя ячейки:
             •   Ограничения:

       Целевая ячейка — ячейка на рабочем листе с таблицей исходных дан-
ных, куда занесена формула целевой функции.
       Изменяемые ячейки — ячейки из таблицы исходных данных, отра-
жающие значения переменных, которые необходимо найти в результате опти-
мизации. Ячейки не должны содержать формулы, их значения должны влиять
                           1
на значение целевой ячейки .
       Ограничения - задаются посредством кнопки Добавить и отражают
связь формул ограничений с их свободными членами. Ограничения могут быть
как скалярными (например, A1<=3; A2<=A3, где A1, A2, A3 — имена ячеек
Excel), так и векторными (например, A1:A10>=B1:B10, где A1:A10,
B1:B10 — диапазоны ячеек).
       3. Получить отчеты оптимизации и провести их анализ.

        Задача 1 (линейная модель).
        Продукцией молочного завода являются молоко, кефир и сметана. На
производство 1 т молока, кефира и сметаны требуется соответственно 1,01;
1,01; 9,45 т молока. Затраты рабочего времени при разливе 1 т молока и кефира
составляют 0,17 и 0,18 машино-час. Расфасовка 1 т сметаны на специальном
автомате занимает 3,15 час. Всего за сутки молочный завод может переработать
140 т молока. Основное оборудование может быть занято в течение 21,0 маши-
но-часа, а автомат по расфасовке сметаны - в течение 16 час. Прибыль от реали-
зации 1т молока, кефира и сметаны соответственно равна 31, 23 и 137 руб. За-
вод должен производить ежедневно не менее 90 т молока в сутки.
        Требуется:
        1. Определить объемы выпуска молочной продукции каждого вида, по-
           зволяющие получить наибольшую прибыль;



       1
         Рекомендуется перед началом оптимизации вводить в эти ячейки начальные значе-
ния, максимально близкие к предполагаемому оптимальному значению — это ускоряет по-
иск решения и повышает шансы на его успешное завершение.
                                          5