В практике зооинженера и специалиста сельского хозяйства приходится решать множество оптимизационных задач - это и оптимизация оборота стада, оптимизация севооборота, и т.д.
Рассмотрим решение простейшей задачи оптимизации кормового рациона средствами Excel.
Для решения оптимизационных задач необходимо, чтобы был установлен инструмент "Поиск решения", который не устанавливается при стандартной установке MS Office, а только при выборочной.
Если в меню Сервис отсутствует пункт "Поиск решения", посмотрите, может, он не актуализирован. Для этого в меню Сервис - Надстройки устанавливаем флажок на Поиск решения (если есть).
Если же и в Надстройках отсутствует Поиск решения, то этот компонент придется установить дополнительно(.
Итак, Задача.
На ферме в качестве корма для животных используются два продукта - M и N.
Сбалансированное питание предполагает, что каждое животное должно получать в день
не менее 200 ккалорий,
причем потребляемое при этом количество жира не должно
превышать 14 единиц.
Подсчитано, что в 1 кг каждого продукта содержится:
Экономико-математическая постановка задачи:
x1 - количество продукта М в рационе;
x2 - количество продукта N в рационе.
Целевая функция - минимум стоимости рациона:
1,5x1+2,3x2->min
Ввод исходных данных в ячейки Excel:
Итак, в ячейки А2 и А3 вводим начальные значения x1 и x2 - нули.
В ячейки А4 и А5 вводим левые части ограничений (первоначально получатся нули),
в ячейки В4 и В5 - правые части соответствующих ограничений.
В ячейку А6 вводим целевую функцию.
Ввод исходных данных завершен.
Решение задачи.
Последовательностью команд меню Сервис - Поиск решения вызываем инструмент "Поиск решения".
Итак, с использованием красной стрелки (переход на рабочий лист)
Устанавливаем целевую ячейку - $A$6
Равной минимальному значению
Изменяя ячейки - $A$2:$A$3
с использованием кнопки Добавить последовательно добавляем три исходных ограничения.
Нажимаем кнопку Выполнить.
Интерпретация результатов.
После вычислений на рабочем листе получили следующие результаты (см.рис.ниже):
При кормлении
Задача решена.