Функция в Excel: поиск решения

Функция в Excel: поиск решения

Наряду со множеством других возможностей, в Microsoft Excel есть одна малоизвестная, но очень полезная функция под названием “Поиск решения”. Несмотря на то, что найти и освоить ее, может быть, непросто, ее изучение и применение может помочь в решении огромного количества задач. Функция берет данные, перебирает их и выдает самое оптимальное решение из возможных. Итак, давайте разберемся, как именно работает поиск решения и попробуем применить данную функцию на практике

Структура

Рассмотрим подробнее основные аргументы и принцип работы функции. Основное окно содержит следующие поля:

1. 1. Место ввода целевой ячейки, в отношении которой необходимо найти решение, и чему должно быть равно.
2. 2. Строка аргументов, которые нужно изменять для достижения поставленной цели.

На заметку! Excel может сам выбрать ячейки, которые будут меняться. Для этого нажимаете кнопку Предположить.

1. 3. Блок добавления ограничений.
2. 4. Кнопка параметров, при нажатии которой, появляется новое окно, где можно настроить количество повторений, время выполнения, погрешность и отклонение, а также обозначить дополнительные настойки.

Подготовка таблицы

Теперь, после того, как мы активировали функцию, давайте разберемся, как она работает. Легче всего это представить на конкретном примере. Итак, у нас есть таблица заработной платы работников предприятия. Нам следует рассчитать премию каждого работника, которая является произведением заработной платы, указанной в отдельном столбце, на определенный коэффициент. При этом, общая сумма денежных средств, выделяемых на премию, равна 30000 рублей. Ячейка, в которой находится данная сумма, имеет название целевой, так как наша цель подобрать данные именно под это число.

Коэффициент, который применяется для расчета суммы премии, нам предстоит вычислить с помощью функции Поиска решений. Ячейка, в которой он располагается, называется искомой.

Целевая и искомая ячейка должны быть связанны друг с другом с помощью формулы. В нашем конкретном случае, формула располагается в целевой ячейке, и имеет следующий вид: «=C10*$G$3», где $G$3 – абсолютный адрес искомой ячейки, а «C10» — общая сумма заработной платы, от которой производится расчет премии работникам предприятия.

В комплексе с различными другими опциями в Excel существует одна менее популярная, однако крайне нужная функция «Поиск решения». Невзирая на то, что отыскать ее бывает нелегко, ознакомление с ней и использование помогает в разрешении множества задач. Опция обрабатывает данные и выдает оптимальное решение из допустимых. В статье описывается, как непосредственно функционирует «Поиск решения».

Как включить функцию «Поиск решения»

Невзирая на эффективность, рассматриваемая опция не находится на видном месте панели инструментов либо контекстного меню. Большинство юзеров, которые работают в Эксель, не знают о ее наличии. По умолчанию такая функция выключена, для ее отображения следует произвести такие действия:

1. Открываем «Файл», нажимая на соответствующее название.
2. Кликаем на раздел «Параметры».
3. Затем выбираем подраздел «Надстройки». Тут будут отображены все надстройки программы, внизу появится надпись «Управление». С правой стороны от нее будет всплывающее меню, где следует выбрать «Надстройки Excel». Потом нажимаем «Перейти». 1
4. На мониторе высветится дополнительное окно «Надстройки». Устанавливаем флажок возле искомой функции и кликаем «ОК».
5. Нужная функция появится на ленте справа от раздела «Данные».

О моделях

Данная информация будет крайне полезна тем, кто лишь ознакамливается с понятием «оптимизационная модель». До того, как воспользоваться «Поиском решения», рекомендуется исследовать материалы о методах построения моделей:

• рассматриваемая опция даст возможность выявить оптимальный метод, чтобы осуществить выделение средств на вложения, загрузку помещения, поставку товаров либо иные действия, где необходимо отыскать оптимальный вариант решения.
• «Оптимальный метод» в такой ситуации будет означать: увеличение доходов, снижение трат, улучшение качества и др.

Типовые задачи по оптимизации:

• Определение плана производства, во время чего прибыль от продажи выпущенных товаров будет максимальной.
• Определение карт перевозок, во время чего траты на транспортировку минимализируются.
• Поиск распределения нескольких станков по различным видам работ, чтобы траты на производство были снижены.
• Определение наименьшего срока выполнения работ.

Важно! Чтобы формализовать поставленную задачу, необходимо создать модель, отражавшую основные параметры предметной области. В Эксель модель является комплексом формул, использующих переменные. Рассматриваемая опция подыскивает такие показатели, чтобы целевая функция была больше (меньше) либо равнялась указанному значению.

2

Подготовительный этап

Перед тем как разместить функцию на ленте, необходимо изучить принцип функционирования опции. К примеру, есть сведения по реализации товаров, указанные в таблице. Задачей является назначение для каждого наименования скидки, которая составляла бы 4.5 млн. рублей. Параметр отображается внутри ячейки, именуемой целевой. Отталкиваясь от нее, рассчитываются прочие параметры.

Нашей задачей станет вычисление скидки, на которую умножаются суммы по реализации различной продукции. Эти 2 элемента связываются формулой, прописываемой так: =D13*$G$2. Где в D13 прописывается суммарное количество по реализации, а $G$2 – адрес искомого элемента.

3

Применение функции и ее настройка

Когда формула будет готова, необходимо использовать непосредственно саму функцию:

1. Нужно переключиться в раздел «Данные» и нажать «Поиск решения».

1. Откроются «Параметры», где задаются требуемые настройки. В строке «Оптимизировать целевую функцию:» следует указать ячейку, где выводится сумма по скидкам. Есть возможность прописать координаты самостоятельно или выбрать из документа.

1. Далее нужно перейти к настройкам прочих параметров. В разделе «До:» есть возможность задать максимальную и минимальную границу либо точное число.

1. Потом заполняется поле «Изменяя значения переменных:». Здесь вносятся данные искомой ячейки, которая содержит конкретное значение. Координаты прописываются самостоятельно или кликается соответствующая ячейка в документе.

1. Затем редактируется вкладка «В соответствии с ограничениями:», где задаются ограничения применяемых данных. К примеру, исключаются десятичные дроби либо отрицательные числа.

1. После открывается окно, которое позволяет добавлять ограничения при расчетах. В начальной строке указываются координаты ячейки либо целого диапазона. Следуя условиям задачи, указываются данные искомой ячейки, где выводится показатель скидки. Затем определяется знак сравнения. Устанавливается «больше либо равно», чтобы конечное значение не было со знаком «минус». «Ограничение», устанавливаемое в 3 строке, в такой ситуации равняется 0. Возможно выставить также ограничение посредством «Добавить». Последующие действия аналогичны.

1. Когда выполнены вышеописанные действия, в самой большой строке появляется установленное ограничение. Перечень бывает большим и будет зависеть от сложности расчетов, однако в конкретной ситуации достаточно 1 условия.

1. Кроме того, возможно выбирать другие дополнительные настройки. Внизу с правой стороны присутствует опция «Параметры», которая позволяет это сделать.

1. В настройках можно выставить «Точность ограничения» и «Пределы решения». В нашей ситуации использовать эти опции нет нужды.

1. Когда настройки завершены, запускается сама функция – нажимается «Найти решение».

1. После программа проводит требуемые расчеты и выдает конечные расчеты в необходимых ячейках. Потом открывается окно с результатами, где сохраняются/отменяются итоги либо настраиваются параметры поиска по новой. Когда данные соответствуют требованиям, то найденное решение сохраняется. Если заранее установить отметку «Вернуться в диалоговое окно параметров поиска решения», будет открыто окно с настройками функции.

1. Есть вероятность, что расчеты оказались ошибочными или есть необходимость в изменении исходных данных в целях получения других показателей. В такой ситуации требуется вновь открыть окно с настройками и перепроверить сведения.
2. Когда данные точны, можно воспользоваться альтернативным методом. В этих целях нужно нажать на текущий вариант и из появившегося списка выбрать самый подходящий способ:

• Поиск решения посредством обобщенного градиента для нелинейных задач. По умолчанию применяется такой вариант, однако возможно воспользоваться и другими.
• Поиск решения для линейных задач на основе симплекс-метода.
• Использование эволюционного поиска в целях выполнения задачи.

Внимание! Когда вышеназванные варианты не смогли справиться с задачей, следует осуществить проверку данных в настройках снова, так как это зачастую бывает основной ошибкой в таких задачах.

1. Когда получена искомая скидка, остается ее применить для подсчета суммы скидок по каждому наименованию. В этих целях выделяется начальный элемент столбика «Сумма скидки», прописывается формула «=D2*$G$2» и жмется «Enter». Значки доллара проставляются, чтобы во время растягивания формулы на смежные строчки G2 не изменялась.

1. Теперь будет получена сумма скидки для начального наименования. Затем следует навести курсор на угол ячейки, когда он станет «плюсом», зажимается ЛКМ и формула растягивается на необходимые строки.
2. После этого таблица будет окончательно готова.

Загрузить/сохранить параметры Поиска решений

Данная опция полезна при применении различных вариантов ограничений.

1. В меню «Параметры поиска решения» следует нажать «Загрузить/сохранить».
2. Вводится диапазон для области модели и нажимается «Сохранить или Загрузить».

Во время сохранения модели вводится ссылка на 1 ячейку пустого столбца, где будет размещена модель оптимизации. В процессе загрузки модели вводится ссылка на весь диапазон, где содержится модель оптимизации.

Важно! Для сохранения последних настроек в меню «Параметры поиска решения» сохраняется книга. Каждый лист в ней имеет собственные параметры надстройки «Поиск решения». Помимо того, для листа возможно выставить больше 1 задачи при нажатии кнопки «Загрузить или сохранить» в целях сохранения отдельных задач.

Простой пример использования Поиска решения

Нужно провести загрузку контейнера тарой, чтобы его масса была максимальной. Емкость обладает объемом в 32 куб. м. Наполненная коробка имеет вес в 20 кг, ее объем равен 0,15 куб. м. Ящик – 80 кг и 0,5 куб. м. Требуется, чтобы общее число тары составляло не менее 110 шт. Данные организовываются так:

18

Переменные модели отметим зеленым. Целевая функция выделяется красным. Ограничения: по наименьшему количеству тары (больше либо равно 110) и по массе (=СУММПРОИЗВ(B8:C8;B6:C6) – суммарный вес тары, находящейся в контейнере.

По аналогии считаем общий объем: =СУММПРОИЗВ(B7:C7;B8:C8). Такая формула необходима, чтобы выставить ограничение на суммарный объем тары. Потом посредством «Поиск решения» вводятся ссылки на элементы с переменными, формулами и самими показателями (либо ссылки на конкретные ячейки). Разумеется, что количество тары – целое число (также является ограничением). Нажимаем «Найти решение», в результате чего находится такое число тары, когда общая масса максимальна и учтены все ограничения.

Поиску решения не удалось найти решения

Такое уведомление выскакивает, когда рассматриваемая функция не нашла сочетаний показателей переменных, удовлетворяющих каждому ограничению. При использовании Симплекс-метода вполне возможно, что решения нет.

Когда используется способ решения нелинейных задач, во всех случаях начинающийся с начальных показателей переменных, это свидетельствует о том, что возможное решение далеко от таких параметров. Если запустить функцию с прочими начальными показателями переменных, то, вероятно, решение найдется.

К примеру, во время использования нелинейного способа, элементы таблицы с переменными не заполнялись, и функция не нашла решений. Это не значит, что решения нет. Теперь, с учетом результатов определенной оценки, в элементы с переменными вводятся другие данные, близкие к получаемым.

В любой ситуации изначально следует изучить модель на отсутствие противоречия ограничений. Зачастую подобное взаимосвязано с ненадлежащим подбором соотношения либо предельного показателя.

В вышеуказанном примере показатель максимального объема указан 16 куб. м вместо 32, потому такое ограничение противоречит показателям по минимальным количествам мест, поскольку ему будет соответствовать число 16,5 куб. м.

19

Заключение

Исходя из этого, опция «Поиск решения» в Excel поможет в разрешении конкретных задач, которые довольно трудно либо невозможно решить обычными способами. Сложность в применении такого метода состоит в том, что изначально эта опция скрыта, ввиду чего большинство пользователей не знают о ее наличии. Кроме того, функция достаточно сложна в изучении и использовании, однако при надлежащем исследовании, она принесет большую пользу и облегчит расчеты.

2. Диалоговое окно надстройки Поиск решения с помощью кнопки Добавить вводятся необходимые ограничения. Рис. 1

Оптимизация задач линейного, целочисленного и нелинейного программирования.

Поиск решения − это надстройка, входящая в поставку Excel, предназначенная для оптимизации моделей. Она располагается в меню Excel Сервис. Для ее активизации необходимо выполнить действия:

Сервис Надстройки § Поиск решений (отметить) Ок.

Рис . 1 . 1. Активация команды Поиск решения

Поиск решения при оптимизации линейного программирования использует симплекс- метод.

В программе Excel в меню Сервис применяя команду Поиск решения, откроется диалоговое окно где устанавливается адрес целевой ячейка, диапазон переменных.

Рис . 1 . 2. Диалоговое окно надстройки Поиск решения

С помощью кнопки Добавить вводятся необходимые ограничения.

Рис. 1 . 3. Диалоговое окно надстройки

Кнопка Параметры открывает диалоговое окно Параметры поиска решения, где по умолчанию стоит определенный набор команд.

Рис . 1 . 4. Диалоговое окно надстройки, уточняющее параметры поиска решения

По умолчанию значение допустимого отклонения стоит 5%. Это значит, что процедура оптимизации продолжается только до тех пор, пока значение целевой функции будет отличаться от оптимального не более чем на 5%. Более высокие значения допустимого отклонения ускоряют работу средства Поиск решения при оптимизации моделей, однако существует риск, что найденное значение будет значительно отличаться от истинного оптимума соответствующей задачи. Устанавливая значение допустимого отклонения, например, равным 0 %, мы заставляем Поиск решения находить истинный оптимум задачи за счет, возможно, более длительного времени решения.

Для улучшения работы средства Поиска решения настройка диалогового окна Параметры поиска решения часто применяется при решении задач нелинейного программирования.

Значение в поле Сходимость используется для завершения процесса поиска решения, когда изменение целевой функции происходит очень медленно. Если установить меньшее значение сходимости, чем предусмотрено по умолчанию (0,0001), программа продолжит процесс оптимизации даже при малых изменениях целевой функции.

Если установить в области Оценки переключатель квадратичная, Поиск решения будет применять для вычисления различных оценок более точную квадратичную аппроксимацию, а не линейную (по умолчанию). Кроме того, установка в области Разности переключателя центральные вместо переключателя прямые приведет к тому, что Поиск решения для вычисления частных производных будет применять более точную аппроксимацию, используя большее количество точек.

Обе эти установки улучшают вычисляемые числовые оценки функций нелинейной модели, однако могут увеличить время решения, поскольку на каждой итерации следует производить дополнительные вычисления.

В диалоговом окне Параметры поиска решения можно также задать метод поиска решения. Метод сопряженных градиентов в процессе оптимизации использует меньше памяти, но требует большего количества вычислений, при заданном уровне точности, чем заданный по умолчанию метод Ньютона.

Значение в поле Относительна погрешность, определяет, на сколько точно должно совпадать вычисленное значение левой части ограничения со значением правой части, чтобы данное ограничение было выполнено.

Команда Выполнить запускает решение задачи. Поиск решения просит уточнить: сохранить ли найденное решение или нет.

Рис . 1 . 5. Диалоговое окно надстройки

Рекомендации по поиску решения задач .

При задании в диалоговом окне Поиска решения правых частей ограничений всегда следует указывать ссылки на ячейки в табличной модели.

Ячейки в правых частях неравенств в табличной модели должны содержать константы, а не формулы.

I. Примеры решения задач

Задача № 1 Производственная задача

Постановка задачи. Предприятие производит продукцию n (5) видов при этом используя сырье m (3) типов. Расход каждого типа сырья на производство изделий представлен таблицей:

Производство обеспечено сырьем каждого типа в количестве (4300) у.е., (3450) у.е. и (4360) у.е. Рыночная цена единицы составляет (12) д.е., (15) д.е., (14) д.е., (16) д.е., (15) д.е..

Составить план производства изделий, обеспечивающий максимальную выручку от их реализации.

Исходя из условия, делается вывод о том, что эта задача является задачей линейного программирования.

Обозначим за неизвестные переменные (i =1….5) объем производства соответствующих изделий.

Значения таблицы 3.1. представляют собой матрицу с коэффициентами (). Где i – номер строки, j – номер столбца (например, ).

В общем виде система ограничений имеет вид:

С учетом значений задачи получаем.

Необходимо найти оптимальный план выпуска продукций (т.е. ), который обеспечит максимальную выручку. Пусть f – выручка от реализации продукций. Тогда

В общем виде целевая функция примет вид:

где – рыночные цены соответствующих изделий (i =1….5);

– объем производства соответствующих изделий.

Исходя из условий задачи:

Для некоторых производственных задач целесообразно найти оптимальный план производства, содержащий целые значения. Поэтому в дополнительные ограничения следует добавить: (i =1….5).

Модель производственной задачи состоит из трех таблиц: таблицы ограничений и расхода сырья, таблицы плана выпуска (искомых переменных), таблицы прибыли. До оптимизации ячейки переменных [В11:В15] заполняются произвольным набором значений (не противоречащим ограничениям). Таким образом, задается первое приближение. Кроме того это необходимо, чтобы увидеть расчет всех ячеек, заполненных формулами.

Рис. 2.1. Табличное представление модели

Замечание: Важно строго следить за форматированием ячеек . Я чейки, содержащие значения и расчетные формулы должны быть отформатированы числовым (при необходимости финансовым) форматом.

Массив Расход сырья [H6:H7] рассчитывается путем умножения матрицы Вид сырья на матрицу План выпуска . Для этого необходимо выделить ячейки расход сырья , применить функцию МУМНОЖ, выделить перемножаемые массивы и одновременно нажать три клавиши: Shift, Ctrl, Enter.

Матрица Остаток рассчитывается, как [ Запас сырья ]−[ Расход сырья ]. Ячейка Е10 содержит значение целевой функции, рассчитанной как сумма произведений значений цены на план выпуска соответствующего вида продукции.

Более наглядно заполнение ячеек табличной формы задачи представлено на рисунке 2.2.

Рис. 2.2. Табличная модель с представленными формулами

Примечание. При вводе формул используйте Мастер функций и кнопку Автосумма на Панели инструментов.

Следующим шагом необходимо скопировать значение целевой функции в любую пустую ячейку, применяя команду , Специальная вставка отметить флажок значение .

Оптимизация. Сервис Поиск решений.

Рис . 2.3. Диалоговое окно надстройки Поиск решения

Рис. 2.4. Решение производственной задачи

Замечаем, что оптимум значительно больше предыдущего значения целевой функции. Разность составляет: 18750- 7200=11550

Вывод : Оптимальный план производства, при данных условиях, состоит в том, что продукцию 1-ого и 5-ого видов необходимо производить в объеме 750 и 650 ед. соответственно, а продукции 2- ого – 4- ого видов не выпускать в производство. При этом обеспечивается максимальная выручка в размере 18750 д.е.

Задача № 2 Задача о распределении торговых агентов

Постановка задачи. Торговая фирма продает товары в 5 (n) различных регионах, покупательская способность жителей которых оценивается в тыс. руб. соответственно (j=1, 2,…n). Таблица 2.3.

Для реализации товаров фирма располагает 5(n) торговыми агентами, каждый из которых направляется в один из городов.

Профессиональный уровень агентов различен; доля реализуемых i-ым торговым агентом покупательных способностей составляет (i=1,2,… n).

Необходимо так распределить торговых агентов по регионам, чтобы получить максимальную выручку от продажи товаров.

Имеем матрицу переменных: ,

где – отправление i-ого торгового агента в j-ый регион (i, j=1…5(n))

Выражение определяет возможные продажи i-ого торгового агента в j-ом регионе.

Целевая функция описывает суммарный объем продаж.

агент отправляется в регион;

0- агент не отправляется в регион.

Рис. 2.13. Табличное представление модели

Рис. 2.14. Табличная модель с представленными формулами

Оптимизация. Сервис Поиск решения .

Рис . 2.15. Диалоговое окно надстройки Поиск решения

Рис. 2.16. Решение задачи о распределении торговых агентов

Вывод: На основе данных о профессионализме торговых представителей и анализе продаж в регионах с целью достижения максимального суммарного объема продаж оптимальным распределением считается следующее: Иванов реализует товар в Иловле, Петров – во Фролово, Сидоров – в Котельниково, Михайлов – в Михайловке, Демьянов – в Алексеевке. При этом достигается максимальный объем продаж в размере 1460 д.е.

Запуск Solver Query

Как только вы нажмете РешатьExcel попытается выполнить ваш запрос Солвера. Появится окно результатов, показывающее, был ли запрос успешным.

В нашем примере Solver обнаружил, что минимальное количество продаж, необходимое для соответствия стоимости оборудования (и, следовательно, безубыточности), составило 4800.

Вы можете выбрать Keep Solver Solution вариант, если вы довольны изменениями, внесенными Солвером, или Восстановить исходные значения если нет

Чтобы вернуться в окно «Параметры решателя» и внести изменения в свой запрос, нажмите Вернуться к диалогу параметров решателя флажок.

щелчок Хорошо чтобы закрыть окно результатов, чтобы закончить.

Какие можно сделать в итоге выводы?

1. При изготовлении цилиндрической емкости без крышки для наиболее эффективного использования материала следует высоту бака делать равной радиусу основания!

2. При изготовлении цилиндрической емкости без крышки с высотой равной радиусу основания для наиболее эффективного использования материала следует в качестве заготовки брать прямоугольный лист с отношением сторон 1/(1+3,14/2)=1 / 2,57!

3. При изготовлении емкости в виде параллелепипеда без крышки для наиболее эффективного использования материала следует основание делать квадратным, а высоту бака делать равной половине размера основания!

4. При изготовлении емкости в виде параллелепипеда без крышки с квадратным основанием и высотой равной половине размера основания для наиболее эффективного использования материала следует в качестве заготовки брать прямоугольный лист с отношением сторон 1/3!

5. Чем больше емкость по размерам, тем меньше нужно квадратных метров листового материала на кубический метр объема!

6. Замечательный инструмент в Excel «Поиск решения» — легко и просто решает задачи с несколькими переменными! Рекомендую.

7. Чтобы «хранить» на даче два с половиной кубических метра воды, можно купить тринадцать двухсотлитровых металлических бочек. Места они займут, конечно, много, но обойдутся в три раза дешевле…

Уважаемые читатели, для получения анонсов статей моего блога прошу оформить подписку в окне «Подпишитесь на новости», расположенном вверху страницы. Введите адрес своей электронной почты и нажмите на кнопку «Получать анонсы статей». Один раз в 7…10 дней к вам на почтовый ящик будет приходить небольшое уведомление о появлении на моем блоге новой статьи, ее название и краткое описание. Если вам что-то не понравится или просто надоест автор или тема, вы прямо в почте всегда можете отказаться от подписки.