Excel Solver nima?

2024 Muallif: Abigail Brown | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-17 07:04

Excel Solver plagini matematik optimallashtirishni amalga oshiradi. Bu odatda murakkab modellarni ma'lumotlarga moslashtirish yoki muammolarning takroriy echimlarini topish uchun ishlatiladi. Misol uchun, siz tenglamadan foydalanib, ba'zi ma'lumotlar nuqtalari orqali egri chiziqni moslashni xohlashingiz mumkin. Yechishchi tenglamada ma'lumotlarga eng mos keladigan doimiylarni topishi mumkin. Yana bir ilova - kerakli natijani tenglama mavzusiga aylantirish uchun modelni qayta tartibga solish qiyin.

Excelda Solver qayerda?

Echituvchi plagin Excelga kiritilgan, lekin u har doim ham standart oʻrnatishning bir qismi sifatida yuklanmaydi. Yuklanganligini tekshirish uchun DATA yorligʻini tanlang va Tahlil boʻlimida Solver belgisini toping..

Agar siz DATA yorligʻi ostidan Yechimchini topa olmasangiz, plaginni yuklashingiz kerak boʻladi:

1. FILE yorlig'ini tanlang va keyin Options ni tanlang.

   

2. Options muloqot oynasida chap tomondagi varaqlardan Qoʻshimchalar ni tanlang.

   

3. Oynaning pastki qismida ochiladigan Boshqarish menyusidan Excel plaginlari ni tanlang va Otish…

   

4. Yechuvchi plagin yonidagi katakchani belgilang va OK ni tanlang.

   

5. Solver buyrug'i endi DATA yorlig'ida paydo bo'lishi kerak. Siz Solverdan foydalanishga tayyorsiz.

   

Excelda hal qiluvchidan foydalanish

Echituvchi nima qilishini tushunish uchun oddiy misoldan boshlaylik. Tasavvur qiling-a, biz 50 kvadrat birlik maydoni bo'lgan doira qanday radius berishini bilmoqchimiz. Biz aylana maydoni uchun tenglamani bilamiz (A=pi r²). Albatta, biz ushbu tenglamani ma'lum bir hudud uchun zarur bo'lgan radiusni berish uchun o'zgartirishimiz mumkin, ammo misol uchun buni qanday qilishni bilmaymiz deb o'ylaylik.

Radiusi B1 boʻlgan elektron jadval yarating va =pi(tenglamasi yordamida B2 maydonini hisoblang.)B1^2.

Biz B1 dagi qiymatni B2 50 ga yaqin qiymat koʻrsatmaguncha qoʻlda sozlashimiz mumkin. Toʻgʻriligimizga qarab bo'lishi kerak, bu amaliy yondashuv bo'lishi mumkin. Biroq, agar biz juda aniq bo'lishimiz kerak bo'lsa, kerakli o'zgarishlarni amalga oshirish uchun uzoq vaqt kerak bo'ladi. Aslida, bu Solverning qiladigan ishi. U ma'lum hujayralardagi qiymatlarga o'zgartirishlar kiritadi va maqsadli hujayradagi qiymatni tekshiradi:

1. DATA yorlig'ini va Solver ni tanlang, Echim parametrlari muloqot oynasini yuklash uchun

2. Maqsad katakchani Hudud qilib belgilang, B2. Bu toʻgʻri qiymatga yetguncha boshqa katakchalarni oʻzgartirib, tekshiriladigan qiymatdir.

   

3. Qiymat: uchun tugmani tanlang va 50 qiymatini belgilang. Bu B2 erishishi kerak bo'lgan qiymatdir.

   

4. Oʻzgaruvchi katakchalarni oʻzgartirish orqali: sarlavhali maydonga radiusli katakchani kiriting, B1.

   

5. Boshqa opsiyalarni sukut boʻyicha qoldiring va Yechish ni tanlang. Optimallashtirish amalga oshirildi, B1 qiymati B2 50 bo'lguncha o'rnatiladi va Natijalarni yechish dialogi ko'rsatiladi.

   

6. Yechimni saqlab qolish uchun OK ni tanlang.

   

Bu oddiy misol hal qiluvchi qanday ishlashini koʻrsatdi. Bunday holda, biz boshqa yo'llar bilan yechimni osonroq olishimiz mumkin edi. Keyin biz Solver boshqa yo'l bilan topish qiyin bo'lgan yechimlarni beradigan ba'zi misollarni ko'rib chiqamiz.

Excel Solver plaginidan foydalanib murakkab modelni oʻrnatish

Excel ma'lumotlar to'plami orqali to'g'ri chiziqni o'rnatib, chiziqli regressiyani amalga oshirish uchun o'rnatilgan funksiyaga ega. Ko'pgina umumiy chiziqli bo'lmagan funktsiyalar chiziqli bo'lishi mumkin, ya'ni chiziqli regressiya ko'rsatkichlar kabi funktsiyalarni moslashtirish uchun ishlatilishi mumkin. Murakkabroq funksiyalar uchun “Echituvchi” “eng kichik kvadratlarni minimallashtirish” uchun ishlatilishi mumkin. Bu misolda biz ax^b+cx^d koʻrinishidagi tenglamani quyida koʻrsatilgan maʼlumotlarga moslashtirishni koʻrib chiqamiz.

Bu quyidagi bosqichlarni oʻz ichiga oladi:

1. Ma'lumotlar to'plamini A ustunidagi x qiymatlari va B ustunidagi y-qiymatlari bilan tartibga soling.
2. Elektron jadvalning biror joyida 4 ta koeffitsient qiymatini (a, b, c va d) yarating, ularga ixtiyoriy boshlang'ich qiymatlar berilishi mumkin.

3. 2-bosqichda yaratilgan koeffitsientlarga va A ustunidagi x qiymatlariga havola qiluvchi ax^b+cx^d shaklidagi tenglamadan foydalanib, oʻrnatilgan Y qiymatlari ustunini yarating. ustunda koeffitsientlarga havolalar mutlaq, x qiymatlarga havolalar esa nisbiy bo'lishi kerak.

   

4. Muhim boʻlmasa-da, siz ikkala y ustunni bitta XY tarqalish diagrammasidagi x qiymatlariga solishtirib, tenglama qanchalik mos kelishini vizual koʻrsatishingiz mumkin. Asl maʼlumotlar nuqtalari uchun markerlardan foydalanish mantiqan toʻgʻri, chunki ular shovqinli diskret qiymatlar va oʻrnatilgan tenglama uchun chiziqdan foydalanish.

   

5. Keyin, bizga ma'lumotlar va o'rnatilgan tenglama o'rtasidagi farqni aniqlash usuli kerak. Buning standart usuli - kvadrat farqlar yig'indisini hisoblash. Uchinchi ustunda har bir satr uchun o'rnatilgan tenglama qiymatidan Y uchun dastlabki ma'lumotlar qiymati chiqariladi va natija kvadratga olinadi. Shunday qilib, D2 da qiymat bilan beriladi=(C2-B2)^2 Keyin bu barcha kvadrat qiymatlarning yig'indisi hisoblanadi. Qiymatlar kvadrat bo'lgani uchun ular faqat ijobiy bo'lishi mumkin.

   

6. Endi siz Solver yordamida optimallashtirishni amalga oshirishga tayyorsiz. To'g'rilanishi kerak bo'lgan to'rtta koeffitsient mavjud (a, b, c va d). Shuningdek, sizda minimallashtirish uchun yagona ob'ektiv qiymat mavjud, ya'ni kvadrat farqlar yig'indisi. Yuqoridagi kabi hal qiluvchini ishga tushiring va quyida ko'rsatilganidek, bu qiymatlarga havola qilish uchun hal qiluvchi parametrlarini o'rnating.

   

7. Cheklanmagan oʻzgaruvchilarni manfiy boʻlmagan qilish parametridan belgini olib tashlang, bu barcha koeffitsientlarni ijobiy qiymatlarni olishga majbur qiladi.

   

8. Yechish ni tanlang va natijalarni koʻrib chiqing. Diagramma yangilanadi, bu esa moslikning yaxshi ko'rsatkichini beradi. Agar hal qiluvchi birinchi urinishda yaxshi mos kelmasa, uni qayta ishga tushirishga urinib ko'rishingiz mumkin. Agar moslashish yaxshilangan bo'lsa, joriy qiymatlardan hal qilib ko'ring. Aks holda, hal qilishdan oldin moslikni qo‘lda yaxshilashga urinib ko‘rishingiz mumkin.

   

9. Yaxshi moslashtirilgandan keyin siz hal qiluvchidan chiqishingiz mumkin.

Modelni takroriy yechish

Ba'zan nisbatan oddiy tenglama mavjud bo'lib, u ma'lum bir kirish nuqtai nazaridan chiqishni beradi. Biroq, muammoni teskari tomonga o'zgartirishga harakat qilsak, oddiy echimni topa olmaymiz. Masalan, avtomobil tomonidan iste'mol qilinadigan quvvat taxminan P=av + bv^3 bilan belgilanadi, bu erda v - tezlik, a - aylanish qarshiligi koeffitsienti va b - aylanish koeffitsienti aerodinamik qarshilik. Garchi bu juda oddiy tenglama bo'lsa-da, ma'lum bir quvvat sarfi uchun avtomobil erishadigan tezlik tenglamasini berish uchun uni qayta tartibga solish oson emas. Biroq, biz bu tezlikni takroriy ravishda topish uchun Solverdan foydalanishimiz mumkin. Masalan, 740 Vt quvvat sarfi bilan erishilgan tezlikni toping.

1. Tezlik, a va b koeffitsientlari va ulardan hisoblangan quvvat bilan oddiy jadval tuzing.

   

2. Yechuvchini ishga tushiring va maqsad sifatida quvvatni kiriting, B5. 740 ob'ektiv qiymatini belgilang va o'zgaruvchan katakchalar sifatida tezlikni, B2 tanlang. Yechimni boshlash uchun hal qilish ni tanlang.

   

3. Echituvchi tezlik qiymatini quvvat 740 ga juda yaqin boʻlguncha sozlaydi va biz talab qiladigan tezlikni taʼminlaydi.

   

4. Modellarni shu tarzda yechish murakkab modellarni teskari oʻzgartirishdan koʻra tez va kamroq xatoga yoʻl qoʻyishi mumkin.

Yechuvchida mavjud boʻlgan turli xil variantlarni tushunish juda qiyin boʻlishi mumkin. Agar siz oqilona yechim topishda qiynalayotgan bo'lsangiz, ko'pincha o'zgaruvchan hujayralarga chegara shartlarini qo'llash foydali bo'ladi. Bu cheklovchi qiymatlar bo'lib, undan tashqarida ularni sozlash mumkin emas. Misol uchun, oldingi misolda tezlik noldan kam bo'lmasligi kerak va yuqori chegarani o'rnatish ham mumkin. Bu avtomobilning tezroq keta olmasligiga ishonchingiz komil bo'lgan tezlik. Agar siz o'zgaruvchan o'zgaruvchan katakchalar uchun chegaralarni o'rnatish imkoniga ega bo'lsangiz, u ko'p ishga tushirish kabi boshqa ilg'or variantlarni ham yaxshiroq ishlaydi. Bu oʻzgaruvchilar uchun turli boshlangʻich qiymatlardan boshlab bir qancha turli yechimlarni ishga tushiradi.

Yechish usulini tanlash ham qiyin boʻlishi mumkin. Simplex LP faqat chiziqli modellar uchun javob beradi, agar muammo chiziqli bo'lmasa, bu shart bajarilmaganligi haqidagi xabar bilan muvaffaqiyatsiz bo'ladi. Qolgan ikkita usul ham chiziqli bo'lmagan usullarga mos keladi. GRG Nonlinear - eng tezkor, ammo uning yechimi boshlang'ich boshlanish shartlariga juda bog'liq bo'lishi mumkin. Uning moslashuvchanligi bor, chunki u o'zgaruvchilarning chegaralarini o'rnatishni talab qilmaydi. Evolyutsion hal qiluvchi ko'pincha eng ishonchli hisoblanadi, lekin u barcha o'zgaruvchilar yuqori va pastki chegaralarga ega bo'lishini talab qiladi, ularni oldindan ishlab chiqish qiyin bo'lishi mumkin.

Excel Solver plagini koʻplab amaliy masalalarda qoʻllanilishi mumkin boʻlgan juda kuchli vositadir. Excel quvvatidan toʻliq foydalanish uchun Solverni Excel makroslari bilan birlashtirib koʻring.