ustify"> Основні обмеження на значення змінюваних осередків B15: F17 (мал. 1.2) досить очевидні. Враховуючи, що метою завдання є мінімізація цільової функції, необхідно додати умови невід'ємності значень змінюваних осередків. Це можна зробити, додавши ще одна умова до списку обмежень або у вікні "Параметри пошуку рішенняВ» (кнопка В«ПараметриВ» у вікні В«Пошук рішенняВ»). p align="justify"> Якщо використовується вікно В«Параметри пошуку рішенняВ», то досить встановити прапорець В«невід'ємні значенняВ» (рис. 1.3).
В
Рис. 1.2. Обмеження для змінюваних осередків
В
Рис. 1.3. Додаткові параметри пошуку
Очевидно, що для кожного з перевізників обмеження на кількість його перевезень і одночасно з цим обмеження на його частку в загальній кількості перевезень якимось чином взаємопов'язані.
У цьому випадку також не знайдено рішення, що задовольняє всім обмеженням (рис. 1.4).
В
Рис. 1.4. Результат обчислення задачі з декількома перевізниками
Результат, запропонований програмою в якості кінцевого варіанту, може бути досить близький до шуканого оптимального. У деяких випадках подібне рішення може виявитися цілком прийнятним. p align="justify"> Розглянутий варіант завдання можна видозмінити, задавши обмеження тільки для загальної кількості перевезень та часток у ньому кожного перевізника (рис. 1.5).
В
Рис. 1.5. Змінений варіант обмежень
Для видозміненого варіанту завдання легко знаходиться рішення, що задовольняє всім обмеженням (рис. 1.6).
В
Рис. 1.6. Рішення завдання з декількома перевізниками
Дане рішення може здатися занадто очевидним, тому можна змінити вихідні дані (рис. 1.7) і виконати повторний розрахунок. На рис. 1.8 показано відповідне рішення. br/>В
Рис. 1.7. Змінені вихідні дані
В
Рис. 1.8. Рішення зміненого варіанту завдання з декількома перевізниками
Цей варіант розв'язання задачі повністю задовольняє всім умовам і показує ефективність такого підходу.
2. Виконання лінійної регресії за допомогою пакету регресивного аналізу в Excel
Коли необхідно оцінити витрати наступного року або передбачити очікувані результати серії наукових експериментів, можна використовувати Microsoft Office Excel для автоматичної генерації майбутніх значень, які базуватимуться на існуючих даних або для автоматичного обчислення екстрапольованих значень, що базуються на обчисленнях по лінійної або експоненційної залежності.
Microsoft Excel дозволяє заповнити комірки поруч значень, що відповідають простої лінійної або експоненційної залежності за допомогою маркера заповнення
