P ílohy. P íloha 1. ešení úlohy lineárního programování v MS Excel

Podobné dokumenty
Přílohy. Příloha 1. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel

Metodické pokyny pro práci s modulem Řešitel v tabulkovém procesoru Excel

Základní vzorce a funkce v tabulkovém procesoru

Téma 9: Vícenásobná regrese

Excel 2007 praktická práce

Nástroje pro analýzu dat

František Hudek. červen 2012

Voltampérová charakteristika diody

STATISTICA Téma 1. Práce s datovým souborem

Školení obsluhy PC stručný manuál obsluhy pro používání PC

V této kapitole bude popsán software, který je možné využít pro řešení rozhodovacích problémů popisovaných v těchto skriptech.

4.Řešení optimalizačních úloh v tabulkových kalkulátorech

Úvod do problematiky ÚPRAVY TABULKY

Relativní a absolutní adresa buňky, pojmenování buňky/rozsahu

František Hudek. květen 2012

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Kapitola 11: Formuláře 151

Evidence technických dat

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů

2. popis prostředí, nastavení pracovní plochy

Začínáme pracovat s tabulkovým procesorem MS Excel

Microsoft Office Excel 2003

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

František Hudek. červen 2012

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Řešení. ŘEŠENÍ 36 Výsledková listina soutěže

František Hudek. květen 2012

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení

PREZENTACE 1.22 HYPERTEXTOVÉ ODKAZY

Excel 2007 pro začátečníky

1. července 2010

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Beton 3D Výuková příručka Fine s. r. o. 2010

Gabriela Janská. Středočeský vzdělávací institut akademie J. A. Komenského

Vzorce. StatSoft. Vzorce. Kde všude se dá zadat vzorec

Manuál: Editace textů v textovém editoru SINPRO Úprava tabulek a internetových odkazů, řádkování

Vytvoření uživatelské šablony

Postup: Nejprve musíme vyplnit tabulku. Pak bude vypadat takto:

Výsledný graf ukazuje následující obrázek.

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Export tabulky výsledků

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování

Po přihlášení do Osobní administrativy v Technologie a jejich správa vybereme položku Certifikáty bezdrátové sítě (Eduroam).

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49

FIN3D Výukovápříručka

MS Excel Filtr automatický, rozšířený

Scénáře. V té to ka pi to le: Účel Přidání scénářů Správce scénářů Poznámky Příklady

2.2 Grafické ešení úloh LP

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

MS OFFICE MS WORD. Editor rovnic - instalace

Registrační číslo projektu: Škola adresa: Šablona: Ověření ve výuce Pořadové číslo hodiny: Třída: Předmět: Název: MS Excel I Anotace:

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Moderní škola 21. století. Zařazení materiálu: Ověření materiálu ve výuce:

KAPITOLA 8 TABULKOVÝ PROCESOR

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

IMPORT DAT DO DATABÁZE

František Hudek. duben Informační a komunikační technologie MS Excel Úvod do Excelu I. Seznámení s pracovním prostředím aplikace MS Excel.

Excel tabulkový procesor

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 1

WDLS (BUILDINGDESIGN)

Parametrické programování

VŠB- Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní Katedra pružnosti a pevnosti. Úvod do MKP Deformační analýza stojanu na kuželky

Nový způsob práce s průběžnou klasifikací lze nastavit pouze tehdy, je-li průběžná klasifikace v evidenčním pololetí a školním roce prázdná.

3. Optimalizace pomocí nástroje Řešitel

Microsoft Office. Excel ověření dat

2 PŘÍKLAD IMPORTU ZATÍŽENÍ Z XML

Matematický model. omezující podmínky. Tab. 2.1 Prvky ekonomického a matematického modelu

KAPITOLA 4 ZPRACOVÁNÍ TEXTU

Po přihlášení do Osobní administrativy v Technologie a jejich správa vybereme položku Certifikáty bezdrátové sítě (Eduroam).

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Moderní škola 21. století. Zařazení materiálu: Ověření materiálu ve výuce:

8. Formátování. Úprava vzhledu tabulky

Vítězslav Bártl. Leden 2013

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Soukromá střední odborná škola Frýdek-Místek, s.r.o. VY_32_INOVACE_03_IVT_MSOFFICE_02_Excel

Návod k aplikaci DPH Kontrol

tohoto systému. Můžeme propojit Mathcad s dalšími aplikacemi, jako je Excel, MATLAB, Axum, nebo dokumenty jedné aplikace navzájem.

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Nastavení třídnických hodin

ODKAZY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

František Hudek. duben Informační a komunikační technologie MS Excel Úvod do Excelu II. Základy práce s listy a buňkami.

Pracovat budeme se sestavou Finanční tok. S ostatními se pracuje obdobně. Objeví se předdefinovaná sestava. Obrázek 1

Čtvrtek 3. listopadu. Makra v Excelu. Obecná definice makra: Spouštění makra: Druhy maker, způsoby tvorby a jejich ukládání

Postup instalace účetního softwaru ABRA G2 verze pro ČSTV na operačním systému Windows XP

Vícekriteriální programování příklad

Styly písma - vytvoření vlastního stylu, zápatí a záhlaví stránek

tj. veličina kurzívou a jednotka obyčejným písmem umístěná v oblých resp. hranatých závorkách *).

Informační a komunikační technologie pro učební obory ME4 a SE4. Makra

Práce s programem MPVaK

František Hudek. srpen 2012

KAPITOLA 11 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

11. Analytické nástroje

František Hudek. srpen 2012

MS Excel 2007 Kontingenční tabulky

Uživatelská příručka. Marushka Photo. aplikace firmy GEOVAP, spol. s r.o.

Transkript:

P ílohy P íloha 1 ešení úlohy lineárního programování v MS Excel V této p íloze si ukážeme, jak lze ešit úlohy lineárního programování pomocí tabulkového procesoru MS Excel 2007. Výpočet budeme demonstrovat na p íkladu 2.1 z kapitoly 2. 1. Nejd íve zadáme do tabulky koeficienty, obsažené v matematickém modelu (obr. P1.1). Údaje ve sloupci C se týkají autíček, tj. proměnné x 1, sloupec D odpovídá vláčkům, tj. proměnné x 2. Koeficienty účelové funkce zadáme do buněk v oblasti C5:D5, koeficienty u proměnných v omezujících podmínkách do oblasti C6:D8 a hodnoty pravých stran do buněk G6:G8. V tabulce je nutné vymezit buňky pro hodnoty proměnných x 1, x 2. Na obr. P1.1 se jedná o oblast C3:D3. Na počátku můžeme do těchto buněk vložit nuly. Obr. P1.1 Zadání úlohy v MS Excel 2. K zápisu matematického modelu v MS Excel je zapot ebí vložit do buněk výrazy, p edstavující účelovou funkci a levé strany omezujících podmínek. Pro tento účel jsme v tabulce (obr. P1.1) vyhradili sloupec E. Účelová funkce je z matematického hlediska skalárním součinem vektoru koeficientů účelové funkce (oblast C5:D5) a vektoru proměnných (oblast C3:D3).

166 Využijeme-li pro vložení účelové funkce do buňky E5 průvodce zadávání funkcí, najdeme v seznamu funkci SOUČIN.SKALÁRNÍ a výše uvedené oblasti označíme podle obr. P1.2. Jak se ukáže později, bude účelné adresy buněk obsahujících proměnné zadat se znaky $ (dolar) 83 jako tzv. absolutní adresy. Protože hodnoty proměnných jsou nulové, objeví se v buňce E5 také nula. Obr. P1.2 Zadání účelové funkce pomocí průvodce Výrazy odpovídající levým stranám omezujících podmínek (buňky v oblasti E6:EŘ), jsou skalárními součiny vektoru koeficientů v p íslušném ádku a vektoru proměnných. Protože jsme p i zadávání účelové funkce použili absolutní adresy pro oblast proměnných a relativní adresy pro oblast koeficientů účelové funkce, stačí buňku E5 jednoduše zkopírovat do buněk v oblasti E6:E8. Do sloupce F jsme z důvodu p ehlednosti zapsali typ omezujících podmínek (<=). 3. K úplnému zadání matematického modelu a vy ešení úlohy v MS Excel je určen nástroj ešitel, který se nachází na kartě Data ve skupině Analýza 84. V dialogovém okně Parametry ešitele (obr. P1.3) zadáme matematický model úlohy. Volba Nastavit buňku je určena pro definici adresy buňky, v níž je zadána účelová funkce, tj. $E$5. Výběrem možnosti Max zajistíme, že se účelová funkce bude maximalizovat. V oblasti $C$3:$D$3 se na- 83 Po výběru oblasti lze snadno měnit absolutní a relativní adresy buněk pomocí klávesy F4, s jejíž pomocí se cyklicky st ídají všechny 4 možnosti adresování. Funkci lze samoz ejmě zadat do buňky také p ímo jako '=SOUČIN.SKALÁRNÍ(C5:D5;$C$3:$D$3)'. 84 Tento nástroj nemusí být na kartě Data k dispozici, p estože je nainstalován. Pro jeho za azení na kartu je v tomto p ípadě nutné využít tlačítko Office a následně tlačítko Možnosti aplikace Excel. V dialogovém okně potom zvolíme kategorii Doplňky, v rozbalovacím menu Spravovat vybereme Doplňky aplikace Excel a klikneme na tlačítko P ejít V okně Doplňky pak zaškrtneme políčko ešitel a potvrdíme tlačítkem OK. Po návratu do tabulky je již ešitel součástí karty Data.

P ílohy 167 cházejí buňky, obsahující hodnoty proměnných. V MS Excel jsou nazvány jako Měněné buňky. Obr. P1.3 Zadání matematického modelu v ešiteli Následuje zadání omezujících podmínek. Po kliknutí na tlačítko P idat se objeví dialogové okno (obr. P1.4), v němž je zapot ebí zadat buňku s levou stranou omezující podmínky (Odkaz na buňku), typ omezení a buňku s hodnotou pravé strany (Omezující podmínka). Pokud jsou v tabulce zadány omezující podmínky stejného typu v souvislé oblasti jako v našem p ípadě (typ <=), lze zadat všechna omezení v rámci jednoho dialogového okna tak, jak je z ejmé z obr. P1.4. Obr. P1.4 Zadání omezujících podmínek K úplnému zadání matematického modelu chybí specifikace podmínek nezápornosti proměnných. K tomuto kroku využijeme tlačítka Možnosti; v dialogovém okně Možnosti ešitele zaškrtneme políčko Nezáporná čísla. Protože MS Excel umožňuje ešit i jednodušší nelineární úlohy, musíme v tomto dialogovém okně ještě zaškrtnout políčko Lineární model. 4. Po návratu do hlavního okna Parametry ešitele klikneme na tlačítko ešit, čímž spustíme výpočet. Objeví se dialogové okno (obr. P1.5), které uživateli umožňuje získat 3 typy výstupních zpráv. Výběr zprávy zajistíme kliknutím na její název. Pro naše účely postačí výběr Výsledkové zprávy. Tuto zprávu najdeme později v novém listu, který bude p idán k ostatním listům v sešitu. Volbou Uchovat ešení zajistíme, aby se optimální hodnoty

168 proměnných objevily v odpovídající oblasti měněných buněk, tj. oblasti C3:D3. Volba Obnovit původní hodnoty by způsobila, že se do měněných buněk vloží hodnoty, které v nich byly p ed spuštěním výpočtu (v našem p ípadě nuly). Obr. P1.5 Výsledkové dialogové okno Kliknutím na tlačítko OK se vrátíme do tabulky s modelem, z níž lze vyčíst základní informace o optimálním ešení (obr. P1.6). Obr. P1.6 Tabulka s optimálním ešením Podobnější výsledky nalezneme v p idaném listu Výsledková zpráva 1 (obr. P1.7). Vzhledem k tomu, že v části 2.2 byly všechny vypočtené hodnoty podrobně interpretovány, soust edíme se pouze na to, kde tyto hodnoty v p idaném listu najdeme. Buňka EŘ obsahuje optimální hodnotu účelové funkce 1550000. Optimální hodnoty proměnných 1000 a 2000 jsou v buňkách E13 a E14. Hodnoty p ídatných proměnných v jednotlivých omezujících podmínkách najdeme ve sloupci nadepsaném jako Odchylka, tj. v oblasti G19:G21. Jsou to hodnoty 0, 0 a 1000. Sloupec Stav určuje,

P ílohy 169 zda je omezující podmínka splněna jako rovnost (Platí) či jako nerovnost (Neplatí). Obr. P1.7 Obsah výsledkové zprávy Pro úplnost ještě dodejme, jakým způsobem lze v ešiteli pro obě proměnné zadat podmínky celočíselnosti, které mají v našem p ípadě své opodstatnění, neboť jejich hodnoty p edstavují počty výrobků. V dialogovém okně P idat omezující podmínku do textového pole Odkaz na buňku zadáme oblast měněných buněk, které odpovídají celočíselným proměnným; v naší úloze jsou to buňky C3 a D3. V rozbalovacím seznamu, který slouží k definici typu omezení, pak vybereme možnost celé. Pro p ípad označení binárních proměnných 85 zde najdeme možnost binární. Obr. P1.8 Zadání podmínek celočíselnosti 85 Nap. v p i azovacím problému.

170 P íloha 2 ešení dopravního problému v MS Excel V následujícím textu popíšeme postup ešení p íkladu 2.5 z kapitoly 2 v prost edí programu MS Excel: 1. V prvním kroku do tabulky zadáme všechny koeficienty, obsažené v matematickém modelu. Nejd íve zadáme do oblasti C3:E4 jednotkové p epravní náklady (obr. P2.1). Dále vymezíme oblast, v níž budou hodnoty proměnných x 11, x12,..., x23, tj. oblast C7:E8, a zadáme kapacity dodavatelů do oblasti G7:GŘ a požadavky odběratelů do oblasti C10:E10. Obr. P2.1 Zadání vstupních údajů a matematických výrazů 2. Následuje zadání výrazů uvedených v matematickém modelu, tj. levých stran omezujících podmínek a účelové funkce. Levá strana první omezující podmínky je součtem x11 x12 x13, tj. součtem buněk C7:E7. Do buňky F7 tedy vložíme vzorec '=SUMA(C7:E7)'. Pro druhou omezující podmínku stačí zkopírovat tuto buňku do buňky FŘ. Podobným způsobem zadáme do buněk oblasti C9:E9 levé strany zbývajících t í omezujících podmínek matematického modelu. Účelovou funkci zadáme do buňky C12 jako funkci MS Excel '=SOUČIN.SKALÁRNÍ(C3:E4;C7:EŘ)'. Zadáme-li do všech buněk v oblasti C7:EŘ nuly, získáme tabulku, která je znázorněna na obr. P2.1. 3. Nyní p istoupíme k zadání matematického modelu v ešiteli MS Excel. Na kartě Data ve skupině Analýza vybereme nástroj ešitel. V dialogovém

P ílohy 171 okně Parametry ešitele (obr. P2.2) nejprve určíme, ve které buňce se nachází vzorec účelové funkce Nastavit buňku: $C$12. Obr. P2.2 Zadání matematického modelu Volbou Min určíme, že se účelová funkce bude minimalizovat. Do okna Měněné buňky zadáme oblast obsahující proměnné, tj. oblast C7:E8. Následuje zadání omezujících podmínek pomocí tlačítka P idat. Podmínky pro dodavatele jsou uvedeny na obr. P2.3, podmínky pro odběratele na obr. P2.4. Obr. P2.3 Omezující podmínky pro dodavatele Obr. P2.4 Omezující podmínky pro odběratele Po kliknutí na tlačítko Možnosti se objeví dialogové okno Možnosti ešitele, v němž zaškrtneme políčko Lineární model. Tím určíme, že se jedná o model lineárního programování. Zaškrtnutím políčka Nezáporná čísla respektujeme podmínky nezápornosti.

172 4. ešení úlohy spustíme kliknutím na tlačítko ešit. Objeví se dialogové okno (obr. P2.5), v němž vybereme Výsledkovou zprávu a zvolíme možnost Uchovat ešení, abychom zajistili, že se optimální hodnoty proměnných objeví v odpovídající oblasti měněných buněk, tj. oblasti C7:EŘ. Obr. P2.5 Výsledkové dialogové okno Výsledek výpočtu je uveden v tabulce na obr. P2.6. Z Humpolce se bude každý týden dovážet 60 tun brambor do provozovny v Jihlavě, z Pelh imova 45 tun do provozovny v Benešově a 35 tun do provozovny v Tábo e. Porovnáním údajů ve sloupcích F a G zjistíme, že ve skladu v Humpolci zbude každý týden 10 tun brambor, které lze p ípadně využít pro jiné účely. Sklad v Pelh imově bude zcela vyčerpán. Minimální týdenní p epravní náklady činí 37250 Kč. Tyto informace lze zjistit i z výše zmíněné podrobnější zprávy v listu Výsledková zpráva 1. Obr. P2.6 Optimální ešení dopravního problému