Создание отчета по результатам поиска решения
EXCEL позволяет представить результаты поиска решения в форме отчета. Существует три типа таких отчетов:
Результаты (Answer). В отчет включаются исходные и конечные значения целевой и влияющих ячеек, дополнительные сведения об ограничениях.
Рис.1. 16. Выбор отчета по результатам.
Устойчивость (Sensitivity). Отчет, содержащий сведения о чувствительности решения к малым изменениям в изменяемых ячейках или в формулах ограничений.
Пределы (Limits). Помимо исходных и конечных значений изменяемых и целевой ячеек в отчет включаются верхние и нижние границы значений, которые могут принимать влияющие ячейки при соблюдении ограничений.
Рис.1. 17. Фрагмент отчета по результатам.
В отчете по результатам содержатся оптимальные значения переменных Х1 Х2, Х3, Х4, которые соответственно равны 0, 30, 10, 0, значение целевой функции - 150, а также левые части ограничений.
- Лабораторная работа №1. Аналитическое моделирование.
- I.Статичные аналитические модели оптимизации. Построение в среде ms Excel.
- Задача линейного программирования (злп).
- I этап: Анализ словесного описания задачи
- II этап: Построение математической модели
- III этап: Формирование задачи выбора наилучшей стратегии
- Решение задач линейного программирования с помощью надстройки «поиск решений» в среде excel
- Задача оптимального использования ресурсов
- Запуск «Поиска решения»
- Создание отчета по результатам поиска решения
- Индивидуальные варианты заданий.
- II. Статичные аналитические модели, описываемые уравнениями. Построение в среде MathCad.
- Решение уравнений средствами Mathcad
- Построение графиков в MathCad
- Рекомендации по использованию функции root.
- Нахождение корней полинома
- Символьное решение уравнений
- Индивидуальные варианты заданий.
- III. Динамические аналитические модели. Построение в среде MatLab.
- Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в matlab.
- Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями.
- Решение дифференциальных уравнений второго порядка.
- Интегрирование систем линейных дифференциальных уравнений в матричном виде.
- Варианты заданий. Общие задания.
- Индивидуальные задания.
- Лабораторная работа №2. Построение аналитической модели по результатам эксперимента.
- I. Построение модели в среде Excel.
- II. Построение модели в среде Statistica. Общие сведения о программе Statistica.
- III. Построение модели в среде Origin Pro.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №3. Модели массового обслуживания.
- I. Построение модели в среде AnyLogic.
- Пользовательский интерфейс
- Общая информация о создании моделей в Enterprise Library
- Моделирование одноканальной смо с очередью.
- Моделирование многоканальной смо с очередью.
- Сбор статистики о времени обслуживания клиента.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №4. Моделирование интеллектуальных систем. Нейросеть обратного распространения ошибки.
- I. Обзор использования пакета Excel Neural Package.
- II. Обзор использования пакета Deductor.
- III. Обзор использования пакета statistica Neural Networks.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №5. Моделирование интеллектуальных систем. Нейронная сеть для кластеризации.
- I. Теоретические сведения.
- II. Проектирование карты Кохонена в пакете Excel Neural Package.
- III. Проектирование карты Кохонена в пакете Deductor.
- IV. Проектирование карты Кохонена в пакете Statistica.
- Индивидуальные варианты заданий.
- Лабораторная работа №6. Моделирование интеллектуальных систем. Система нечеткого вывода.
- I. Постановка задачи.
- II. Процесс разработки системы
- Индивидуальные варианты заданий.