3. Формалізація обчислювального процесу.

   1. Ідентифікація (визначення типу задачі).

1. Визначити оптимальний план виробництва меблевої фабрики на 9-й місяць.

Оптимізаційна задача, що випливає з її постановки.

2. Чи в повному обсязі використовує фабрика свої ресурси? Конкретизуйте свою відповідь.

Аналіз першої задачі.

3. Поясніть фізичний зміст кожної тіньової ціни.

Аналіз першої задачі.

4. У яких межах може змінюватися робочий час ділянки теслярів, а також ділянок фарбування і контролю без впливу на базис оптимального рішення?

Аналіз першої задачі.

5. Чи потрібно фабриці купувати додаткову кількість деревини? У якій кількості?

Аналіз першої задачі.

6. У яких межах може змінюватися внесок у прибуток від реалізації столів і стільців без зміни поточного оптимального рішення?

Аналіз першої задачі.

7. Спрогнозувати план випуску продукції на 10-й місяць.

Задача прогнозування.

8. Обґрунтувати точність прогнозу.

Аналіз попередньої задачі.

2. Побудова моделі для розв’язання задачі.

Побудуємо математичну модель для першої задачі.

Оптимальний план визначається планом виробництва на день, тобто кількістю продукції кожного виду.

Цільова функція прибутку залежить від плану виробництва, який залежить від кількості продукції кожного виду та її ціни.

.

Зрозуміло, що кількість кожної продукції не може бути від'ємною. .

Згідно з можливостями фабрики маємо обмеження для кожної ділянки

Є також обмеження на виготовлення одного виду продукції, а саме шаф.

.

3. Вибір методу розв'язання та обрання програмного забезпечення з обґрунтуванням вибору.

Перша задача може бути розв’язана за допомогою симплекс методу, методів динамічного програмування чи інших методів що розв’язують подібні задачі. Методика розв’язання в даному випадку буди визначатися наявністю методики у вибраному програмному забезпеченні.

Сьома задача (задача прогнозу) може бути розв’язана за допомогою методик прогнозування, наприклад, за допомогою регресійного аналізу.

Для рішення задачі використовуємо професійний пакет MS Office.

Вибір базується на наступних положеннях.

По-перше, інформація про підприємство надана в форматі *.mdb (Microsoft Database).

По-друге, компонент пакету MS Office MS Excel може виконувати різні розрахунки, а саме розв’язувати оптимізаційні задачі.

По-третє, є дуже простий в користуванні компонент інтеграції MS Access та MS Excel це Microsoft Query.

4. Розв'язання задачі.

Для формування задачі на аркуші MS Excel, експортуємо дані з бази даних до книги MS Excel за допомогою Microsoft Query Рис. 5, Рис. 6.

Примітка. Якщо компонент Microsoft Query не встановлено в системі, його потрібно додати за допомогою корегування інсталяції MS Office (Доступ к данным).

ДанныеВнешние данныеСоздать запрос.

Рис. 5. Діалогове вікно запиту за вибором джерела даних.

Рис. 6. Створення джерела даних.

Рис. 7. Обрання стовпчиків.

Рис. 8. Результат виконання запиту.

Отримані дані будуть автоматично поновлюватися після зміни в базі даних.

Аналогічно сформуємо данні про виробництво за допомогою запита, та дані про вироби.

Для побудови даних за виробничім процесом побудуємо перехресний запит.

Рис. 9. Структура перехресного запиту

Рис. 10. Дані про виробництво.

Рис. 11. Дані про вироби та транспоновані дані для подальшого використання.

Рис. 12. Сформовані дані для подальшого розв’язання задачі

Дані для прогнозної задачі формуються аналогічно наведеним і розміщуються на аркуші замовлення.

Використовуємо додатковий компонент MS Office до MS Excel Поиск решения.

Рис. 13. Діалогове вікно надстройки Поиск решения.

Рис. 14. Результати роботи надстройки Поиск решения.