Параметры поиска решения в excel 2020

Функция в excel поиск решения

«Поиск решений» — функция Excel, которую используют для оптимизации параметров: прибыли, плана продаж, схемы доставки грузов, маркетингового бюджета или рентабельности. Она помогает составить расписание сотрудников, распределить расходы в бизнес-плане или инвестиционные вложения. Знание этой функции экономит много времени и сил.

Предположим, у вас есть задача: оптимизировать расходы на производство 1 000 изделий. На это есть 30 дней и четыре работника, для которых известна производительность и оплата за изделие.

Решить задачу можно тремя способами. Во-первых, вручную перебирать параметры, пока не найдется оптимальное соотношение. Во-вторых, составить уравнение с большим количеством неизвестных. В-третьих, вбить данные в Excel и использовать «Поиск решений». Последний способ самый быстрый — если знать, как использовать функцию.

Итак, мы решаем задачу с помощью Excel и начинаем с математической модели. В ней четыре типа данных: константы, изменяемые ячейки, целевая функция и ограничения. Вот что входит в каждый из них:

Константы — исходная информация. К ней относится удельная маржинальная прибыль, стоимость каждой перевозки, нормы расхода товарно-материальных ценностей. В нашем случае — производительность работников, их оплата и норма в 1000 изделий. Также константа отражает ограничения и условия математической модели: например, только неотрицательные или целые значения. Мы вносим константы в таблицу цифрами или с помощью элементарных формул (СУММ, СРЗНАЧ).

Изменяемые ячейки – переменные, которые в итоге нужно найти. В задаче это распределение 1000 изделий между работниками с минимальными затратами. В разных случаях бывает одна изменяемая ячейка или диапазон

При заполнении функции «Поиск решений» важно оставить ячейки пустыми — программа сама найдет значения

Целевая функция – результирующий показатель, для которого Excel подбирает наилучшие показатели. Чтобы программа понимала, какие данные наилучшие, мы задаем целевую функцию в виде формулы. Эту формулу мы отображаем в отдельной ячейке. Результирующий показатель может принимать максимальное или минимальное значения, а также быть конкретным числом.

Ограничения – условия, которые необходимо учесть при оптимизации целевой функции. К ним относятся размеры инвестирования, срок реализации проекта или объем покупательского спроса. В нашем случае — количество дней и число работников.

Теперь перейдем к самой функции.

1) Чтобы включить «Поиск решений», выполните следующие шаги:

• нажмите «Параметры Excel», а затем выберите категорию «Надстройки»;
• в поле «Управление» выберите значение «Надстройки Excel» и нажмите кнопку «Перейти»;
• в поле «Доступные надстройки» установите флажок рядом с пунктом «Поиск решения» и нажмите кнопку ОК.

2) Теперь упорядочим данные в виде таблицы, отражающей связи между ячейками. Советуем использовать цветовые обозначения: на примере красным выделена целевая функция, бежевым — ограничения, а желтым — изменяемые ячейки.

Не забудьте ввести формулы. Стоимость заказа рассчитывается как «Оплата труда за 1 изделие» умножить на «Число заготовок, передаваемых в работу». Для того, чтобы узнать «Время на выполнение заказа», нужно «Число заготовок, передаваемых в работу» разделить на «Производительность».

3) Выделите целевую ячейку, которая должна показать максимум, минимум или определенное значение при заданных условиях. Для этого на панели нажмите «Данные» и выберете функцию «Поиск решений» (обычно она в верхнем правом углу).

4) Заполните параметры «Поиска решений» и нажмите «Найти решение».

Совокупная стоимость 1000 изделий рассчитывается как сумма стоимостей количества изделий от каждого работника. Данная ячейка (Е13) — это целевая функция. D9:D12 — изменяемые ячейки. «Поиск решений» определяет их оптимальные значения, чтобы целевая функция достигла минимума при заданных ограничениях.

В нашем примере следующие ограничения:

• общее количество изделий 1000 штук ($D$13 = $D$3);
• число заготовок, передаваемых в работу — целое и больше нуля либо равно нулю ($D$9:$D$12 = целое, $D$9:$D$12 > = 0);
• количество дней меньше либо равно 30 ($F$9:$F$12 ×

Некоторые настройки Поиска решения

Метод решения
Рассмотренная выше модель является линейной, т.е. целевая функция (M – общий вес, который может быть максимален) выражена следующим уравнением M=a1*x1+a2*x2, где x1 и x2 – это переменные модели (количество коробок и ящиков), а1 и а2 – их веса. В линейной модели ограничения также должны быть линейными функциями от переменных. В нашем случае ограничение по объему V=b1*x1+b2*x2 также выражается линейной зависимостью. Очевидно, что другое ограничение — Максимальное количество тары (n) – также линейно x1+x2 Линейные задачи обычно решаются с помощью Симплекс метода. Выбрав этот метод решения в окне Поиска решения
можно также проверить на линейность саму модель. В случае нелинейной модели Вы получите следующее сообщение:

В этом случае необходимо выбрать метод для решения нелинейной задачи. Примеры нелинейных зависимостей: V=b1*x1*x1; V=b1*x1^0,9; V=b1*x1*x2, где x – переменная, а V – целевая функция.

Кнопки Добавить, Изменить, Удалить
Эти кнопки позволяют добавлять, изменять и удалять ограничения модели.

Кнопка Сбросить
Чтобы удалить все настройки Поиска решения
нажмите кнопку Сбросить
– диалоговое окно очистится.

Загрузить/ Сохранить,
Сохранить
Параметры
Загрузить/ Сохранить
Загрузить

Точность
При создании модели исследователь изначально имеет некую оценку диапазонов варьирования целевой функции и переменных

Принимая во внимание вычислений в MS EXCEL, рекомендуется, чтобы эти диапазоны варьирования были значительно выше точности вычисления (она обычно устанавливается от 0,001 до 0,000001). Как правило, данные в модели нормируют так, чтобы диапазоны варьирования целевой функции и переменных были в пределах 0,1 – 100 000

Конечно, все зависит от конкретной модели, но если ваши переменные изменяются более чем на 5-6 порядков, то возможно следует «загрубить» модель, например, с помощью операции логарифмирования.

Надстройка Excel «Поиск решения» – это аналитический инструмент, который позволяет нам быстро и легко определить, когда и какой результат мы получим при определенных условиях. Возможности инструмента поиска решения намного выше, чем может предоставить «подбор параметра » в Excel.

Основные отличия между поиском решения и подбором параметра:

1. Подбор нескольких параметров в Excel.
2. Наложение условий ограничивающих изменения в ячейках, которые содержат переменные значения.
3. Возможность использования в тех случаях, когда может быть много решений одной задачи.

Как создать собственное окно поиска в Excel?

За исключением использования функции «Найти» в Excel, на самом деле вы можете создать собственное поле поиска для простого поиска необходимых значений. Эта статья подробно расскажет вам о двух методах создания собственного поля поиска в Excel.

Вы можете сделать следующее, чтобы создать собственное поле поиска с помощью функции условного форматирования в Excel.

1. Выберите диапазон с данными, которые вам нужны для поиска в поле поиска, затем нажмите Условное форматирование > Новое правило под Главная таб. Смотрите скриншот:

2. в Новое правило форматирования диалоговое окно, вам необходимо:

2.1) Выбрать Используйте формулу, чтобы определить, какие ячейки следует форматировать. вариант в Выберите тип правила коробка;

2.2) Введите формулу = ISNUMBER (ПОИСК ($ B $ 2; A5)) в Формат значений, где эта формула истинна коробка;

2.3) Нажмите Формат кнопка, чтобы указать выделенный цвет для искомого значения;

2.4) Нажмите OK кнопку.

Заметки:

1. В формуле $ B $ 2 — это пустая ячейка, которую необходимо использовать в качестве поля поиска, а A5 — это первая ячейка выбранного диапазона, в котором необходимо искать значения. Пожалуйста, измените их по своему усмотрению.

2. В формуле не учитывается регистр.

Теперь поле поиска создано: при вводе критериев поиска в поле поиска B2 и нажатии клавиши Enter выполняется поиск всех совпадающих значений в указанном диапазоне, которые немедленно выделяются, как показано ниже.

Создайте собственное окно поиска с формулами для вывода всех результатов поиска

Предположим, у вас есть список данных, расположенный в диапазоне E4: E23, который вам нужно найти, если вы хотите перечислить все совпадающие значения в другом столбце после поиска с помощью собственного поля поиска, вы можете попробовать следующий метод.

1. Выберите пустую ячейку, которая находится рядом с ячейкой E4, здесь я выбираю ячейку D4, затем вводю формулу = ЕСЛИОШИБКА (ПОИСК ($ B $ 2; E4) + СТРОКА () / 100000; «») в строку формул, а затем нажмите Enter ключ. Смотрите скриншот:

Внимание: В формуле $ B $ 2 — это ячейка, которую необходимо использовать в качестве поля поиска, E4 — это первая ячейка списка данных, в котором необходимо выполнить поиск. Вы можете менять их по своему усмотрению. 2

Продолжайте выбирать ячейку E4, затем перетащите маркер заполнения вниз в ячейку D23. Смотрите скриншот:

2. Продолжайте выбирать ячейку E4, затем перетащите маркер заполнения вниз в ячейку D23. Смотрите скриншот:

3. Теперь выберите ячейку C4 и введите формулу. = ЕСЛИОШИБКА (РАНГ (D4; $ D $ 4: $ D $ 23,1); «») в панель формул и нажмите Enter ключ. Выберите ячейку C4, затем перетащите маркер заполнения до C23. Смотрите скриншот:

4. Теперь вам нужно заполнить диапазон A4: A23 порядковым номером, который увеличивается на 1 от 1 до 20, как показано на скриншоте ниже:

5. Выберите пустую ячейку, в которой будет отображаться результат поиска, введите формулу. = ЕСЛИОШИБКА (ВПР (A4; $ C $ 4: $ E $ 23,3; FALSE); «») в панель формул и нажмите Enter ключ. Продолжая выбирать ячейку B4, перетащите маркер заливки вниз до B23, как показано ниже.

С этого момента при вводе данных в поле поиска B2 все совпавшие значения будут перечислены в диапазоне B4: B23, как показано на скриншоте ниже.

Внимание: этот метод не чувствителен к регистру

Функция «Подбор параметра»

Подбор параметра в Excel позволяет подобрать какой-то определенный параметр, значение которого неизвестно. Чтобы было понятней, можно привести такой пример. Допустим, есть прямоугольник со сторонами A и B. Известно, что общая площадь этой фигуры составляет 400 квадратных метров, а сторона B — 40 метров. Сторона A неизвестна и, соответственно, нужно ее найти. Для решения такой задачи необходимо заполнить рабочий лист программы теми данными, которые уже известны. Для этого нужно создать таблицу с 2 колонками и 3 строками (диапазон ячеек A1:B3).

Первый столбец будет содержать название сторон прямоугольника и букву, обозначающую его площадь (т.е. A, B и S). А во втором столбце необходимо указать известные значения:

• в соседней ячейке для стороны B (ячейка B2) написать — 40 (значение для стороны А остается пустым);
• а в соседнем поле для площади прямоугольника (поле B3) написать следующую формулу: = B1*B2 (т.е. формула для расчета площади).

Если все было сделано правильно, то в поле B3 должно быть значение 0. Затем надо выделить эту ячейку и выбрать в панели меню пункты: «Сервис — Подбор параметра». В появившемся окне нужно указать то значение, которое должно быть получено в результате, т.е. 400. В строке «Установить в ячейке» будет указано поле «B3»: менять его не нужно, так и должно быть (сюда будет выведен результат). А в строке «Изменяя значение» необходимо выбрать неизвестный параметр, т.е. поле B1. После нажатия кнопки «ОК» программа выдаст результат: сторона А — 10 метров, а в поле общей площади прямоугольника будет указано число 400.

Это была очень простая задача на уровне 3 класса, но с помощью такой функции можно решать и более сложные задачи. Например, вы решили приобрести себе автомобиль в кредит. Вы точно знаете, что сможете выплачивать ежемесячную выплату в размере 1000 $ (но не больше), а также, что банк выдает автокредит с процентной ставкой 6,5%. Суть задачи заключается в следующем: «Какова максимальная сумма машины, которую можно взять в кредит на таких условиях?». То есть теперь программа будет искать стоимость автомобиля, отталкиваясь от того, что ежемесячный платеж не должен превышать 1000 $. Такой пример является уже более сложным, а также более практичным, нежели расчет площади прямоугольника.

Когда следует использовать Excel Solver?

Хорошо, давайте начнем прямо сейчас: Excel Solver — мощный инструмент, который не нужен большинству пользователей Excel. Например, было бы излишним использовать Solver для вычисления чистой прибыли при фиксированных доходах и затратах. Однако для многих задач требуется не что иное, как подход Solver. Эти проблемы охватывают множество различных областей и ситуаций, но все они имеют следующие общие характеристики:

• У них есть сингл объективная ячейка (также называемый целевая ячейка), который содержит формулу, которую вы хотите максимизировать, минимизировать или установить на определенное значение. Эта формула может быть расчетом, например, общих транспортных расходов или чистой прибыли.
• Формула целевой ячейки содержит ссылки на один или несколько переменные ячейки (также называемый неизвестные или смена ячеек). Решатель корректирует эти ячейки, чтобы найти оптимальное решение для формулы целевой ячейки. Эти переменные ячейки могут включать такие элементы, как проданные единицы, стоимость доставки или расходы на рекламу.
• Необязательно, есть один или несколько ограничивающие ячейки которые должны удовлетворять определенным критериям. Например, вы можете потребовать, чтобы реклама составляла менее 10 процентов от общих расходов или чтобы скидка для клиентов составляла от 40 до 60 процентов.

Например, на изображении ниже показана модель данных рабочего листа, полностью настроенная для Excel Solver. Модель показывает выручку (цена, умноженную на проданные единицы) и затраты на два продукта, прибыль, произведенную каждым продуктом, и общую прибыль. Здесь необходимо ответить на следующий вопрос: сколько единиц каждого продукта необходимо продать, чтобы получить общую прибыль в размере 0 долларов? Это известно в бизнесе как анализ безубыточности.

Звучит как простая задача поиска цели, но у этой модели есть хитрый аспект: переменные затраты. Обычно переменные затраты на продукт равны его себестоимости, умноженной на количество проданных единиц. Если производство продукта A стоит 10 долларов, а вы продаете 10 000 единиц, переменные затраты на этот продукт составляют 100 000 долларов. Однако в реальном мире такие затраты часто связаны с несколькими продуктами. Например, если вы запускаете совместную рекламную кампанию для двух продуктов, эти расходы покрываются обоими продуктами. Таким образом, эта модель предполагает, что затраты на один продукт связаны с количеством проданных единиц другого продукта. Вот, например, формула, используемая для расчета стоимости надувной мишени (ячейка B8):

= B7 * B4 — C4

Другими словами, переменные затраты на надувную доску для дартса снижаются на один доллар за каждую проданную единицу полировщика собак. Для переменных затрат последнего используется аналогичная формула (в ячейке C8):

= C7 * C4 — B4

Наличие переменных затрат, связанных с несколькими продуктами, выводит эту модель данных за пределы возможностей Goal Seek, но Solver справится с этой задачей. Вот специальные ячейки в модели, которые будет использовать Solver:

• Целевая ячейка — C14; общая прибыль и целевое решение для этой формулы — 0 (то есть точка безубыточности).
• Изменяющиеся ячейки — это B4 и C4, которые содержат количество проданных единиц для каждого продукта.
• Для ограничений вы можете добавить, что обе ячейки прибыли продукта (B12 и C12) также должны быть равны 0.

Решение модели итеративно

Иногда существует относительно простое уравнение, которое дает результат в терминах некоторого ввода. Однако, когда мы пытаемся обратить проблему, невозможно найти простое решение. Например, мощность, потребляемая транспортным средством, приблизительно определяется как P = av + bv ^ 3, где v — скорость, a — коэффициент сопротивления качению, а b — коэффициент аэродинамического сопротивления. Хотя это довольно простое уравнение, нелегко переставить уравнение скорости, которую транспортное средство достигнет при заданной потребляемой мощности. Однако мы можем использовать Солвер, чтобы итеративно найти эту скорость. Например, найти скорость, достигнутую при подводимой мощности 740 Вт.

1. Создайте простую электронную таблицу со скоростью, коэффициентами a и b и рассчитанной по ним мощностью.

2. Запустите Солвер и введите мощность, B5 , как цель. Установите целевое значение 740 и выберите скорость, B2 , в качестве переменных ячеек для изменения. Выберите решение, чтобы начать решение.

3. Решатель корректирует значение скорости до тех пор, пока мощность не станет очень близкой к 740, обеспечивая необходимую нам скорость.

4. Такое решение моделей часто может быть быстрее и менее подвержено ошибкам, чем инвертирование сложных моделей.

Понимание различных вариантов, доступных в решателе, может быть довольно сложным. Если у вас возникают трудности с получением разумного решения, часто полезно применить граничные условия к изменяемым ячейкам. Это предельные значения, выше которых они не должны корректироваться. Например, в предыдущем примере скорость не должна быть меньше нуля, и было бы также возможно установить верхнюю границу. Это будет скорость, на которой вы уверены, что автомобиль не может двигаться быстрее, чем. Если вы можете установить границы для ячеек изменяемой переменной, то это также поможет другим более продвинутым параметрам, таким как мультистарт. Это будет запускать несколько разных решений, начиная с разных начальных значений для переменных.

Выбор метода решения также может быть трудным. Simplex LP подходит только для линейных моделей, если проблема не является линейной, то произойдет сбой с сообщением о том, что это условие не было выполнено. Два других метода подходят для нелинейных методов. GRG Nonlinear является самым быстрым, но его решение может сильно зависеть от начальных условий запуска. Он обладает гибкостью, так как не требует, чтобы переменные устанавливали границы. Эволюционный решатель часто является наиболее надежным, но он требует, чтобы все переменные имели как верхнюю, так и нижнюю границы, что может быть затруднительно определить заранее.

Надстройка Excel Solver — очень мощный инструмент, который можно применять для решения многих практических задач. Чтобы полностью использовать возможности Excel, попробуйте объединить Solver с макросами Excel .

Различия

Проанализировав результаты, полученные при использовании инструментов ПОИСК и НАЙТИ, можно выделить несколько ключевых отличий:

1. Функция НАЙТИ чувствительна к регистру букв, то есть алгоритм распознает большие и маленькие символы. Это четко видно на примере фрукта Апельсин. ПОИСК вернул 1, а НАЙТИ выдало ошибку, поскольку маленькой буквы а нет в ячейке. Подобная ситуация и для Ананаса с Айвой

1. Дополнительным различием является то, что ПОИСК умеет работать с подстановочными символами типа вопросительный знак (?) и звездочка (*), которые используются для неточного формирования поискового запроса.

1. Инструмент НАЙТИ реализован как в виде отдельной кнопки на главной панели, так и в виде встроенной функции редактора.

Как видите, excel позволяет осуществлять поиск несколькими способами, каждый из которых обладает своими преимуществами. При помощи одного можно осуществить поиск по нескольким значениям, а другой можно вызвать используя горячие клавиши, что, несомненно, ускоряет процесс работы с документом.

Жми «Нравится» и получай только лучшие посты в Facebook ↓

Пример использования поиска решений

Теперь перейдем к самой функции. 

1) Чтобы включить «Поиск решений», выполните следующие шаги:

• нажмите «Параметры Excel», а затем выберите категорию «Надстройки»;
• в поле «Управление» выберите значение «Надстройки Excel» и нажмите кнопку «Перейти»;
• в поле «Доступные надстройки» установите флажок рядом с пунктом «Поиск решения» и нажмите кнопку ОК.

2) Теперь упорядочим данные в виде таблицы, отражающей связи между ячейками. Советуем использовать цветовые обозначения: на примере красным выделена целевая функция, бежевым — ограничения, а желтым — изменяемые ячейки.

Не забудьте ввести формулы. Стоимость заказа рассчитывается как «Оплата труда за 1 изделие» умножить на «Число заготовок, передаваемых в работу». Для того, чтобы узнать «Время на выполнение заказа», нужно «Число заготовок, передаваемых в работу» разделить на «Производительность».

3) Выделите целевую ячейку, которая должна показать максимум, минимум или определенное значение при заданных условиях. Для этого на панели нажмите  «Данные» и выберете функцию «Поиск решений» (обычно она в верхнем правом углу).

4) Заполните параметры «Поиска решений» и нажмите «Найти решение». 

Совокупная стоимость 1000 изделий рассчитывается как сумма стоимостей количества изделий от каждого работника. Данная ячейка (Е13) — это целевая функция. D9:D12 — изменяемые ячейки. «Поиск решений» определяет их оптимальные значения, чтобы целевая функция достигла минимума при заданных ограничениях.

В нашем примере следующие ограничения: 

• общее количество изделий 1000 штук ($D$13 = $D$3); 
• число заготовок, передаваемых в работу — целое и больше нуля либо равно нулю ($D$9:$D$12 = целое, $D$9:$D$12 > = 0); 
• количество дней меньше либо равно 30 ($F$9:$F$12 < = $D$6, либо как в примере в ячейке F13 задать функцию МАКС(F9:F12) и поставить ограничение $F$13 < = $D$6).

5) В конце проверьте полученные данные на соответствие заданному целевому значению. Если что-то не сходится — нужно пересмотреть исходные данные, введенные формулы и ограничения.

Хотите научиться решать задачи в Excel, как это делают в компаниях-лидерах? Приходите на наш онлайн-курс, на котором вы освоите этот инструмент на уровне профи. Вашими преподавателями будут эксперты-практики, а после обучения вы сможете дополнить резюме весомой строчкой. Регистрируйтесь!

Конкретные примеры использования

Закончив с виртуальным примером, который помог разобраться с особенностями построения таблицы и задачи условий перейдём к более приземлённым и конкретным примерам. С их помощью в задаче будет разобраться немного проще.

Изготовление йогурта

Попробуем рассчитать какой из видов йогурта при разной концентрации компонентов производить лучше, чем остальные. Для этого определим компоненты, их соотношение и стоимость конечного продукта, при условии ограниченности запасов:

В раздел «Расход сырья» внесены формулы, которые опираются на «количество» и нормы расхода. Прибыль является произведением стоимости и количества. Количество и будет переменной, которая будет изменяться в пределах «запасы». Для этого формируется следующий набор условий:

В результате вычислений (с учётом дробного остатка, поскольку условие работы только с целыми числами добавлено не было), получилось, что эффективнее всего производить 1 и 3 йогурты, а второй полностью игнорировать.

Затраты на рекламу

Другим вопросом, с которым поможет эта функция будет «оптимизация расходов на рекламу». В этом случае перед пользователем стоит задача: повысить возможную прибыль посредством изменения рекламных вложений в определённые месяцы.

Итак, прибыль является целевой ячейкой (выделена изумрудным цветом). Зелёным выделены расходы на рекламу, а красным максимальные затраты. При поиске решения ограничиваем подстановку переменных в значениях рекламы максимумом, а в качестве цели ставим максимизацию прибыли.

В результате получаем максимизированную прибыль в указанном месяце, посредством грамотного распределения рекламного бюджета между остальными месяцами.

Отсюда и вытекает главный недостаток «поиска решений». Он оперирует лишь конечной (одной) ячейкой. Чтобы максимизировать прибыль требуется работать с последней ячейкой (прибыль – всего), что сопряжено с вероятностью появления ошибки в программе, если формулы настроены неверно.

Оптимизация игрового процесса

Данный пример будет выглядеть сложнее. Не вдаваясь в подробности предположим, что в компьютерной игре имеется несколько комплектов (перечислены в соответствующей графе), которые могут быть проданы за некоторую сумму денег (цифры не соответствуют реальным) и для сбора которых требуется определённое время (откинем случайность выпадения и предположим, что за указанное время можно собрать весь комплект целиком). Наша задача определить максимальную выгоду от сбора комплекта с учётом ограничения времени в игре (говоря геймерским языком «определиться, что гриндить на продажу»).

Итоговое доступное время по условиям подбора решения ограничено 4 единицами (время устанавливаем условно, не важно будут это часы, дни или месяцы). Графа «выгода» представляет собой формулу, говорящую, что будет если выделить «х» времени на сбор определённого комплекта

Задачей Excel является оптимизация максимальной (суммарной) выгоды.

В условиях имеем: требуется получить максимальную выгоду при лимите времени

Следовательно, программа определяет на каком комплекте сфокусировать внимание. Результат предсказуем: самый дорогой комплект достоин 100% временных затрат

Что такое надстройки в Excel?

Нажмите на значок в виде белой буквы «X» на зеленом фоне. Функция «Поиск решения» встроена в Excel (для Windows и Mac OS X), но активировать ее нужно вручную.

Как добавить Поиск решения в Excel на мак?

1. На вкладке Файл выберите команду Параметры , а затем — категорию Надстройки ;
2. В поле Управление выберите значение Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти;
3. В поле Доступные надстройки установите флажок рядом с пунктом Поиск решения и нажмите кнопку ОК.

Как включить поиск решения в Excel?

1) Чтобы включить «Поиск решений», выполните следующие шаги:

1. нажмите «Параметры Excel», а затем выберите категорию «Надстройки»;
2. в поле «Управление» выберите значение «Надстройки Excel» и нажмите кнопку «Перейти»;
3. в поле «Доступные надстройки» установите флажок рядом с пунктом «Поиск решения» и нажмите кнопку ОК.

Как добавить надстройку в Excel на мак?

Если вы используете Excel для Mac, в строке меню откройте вкладку Средства и в раскрывающемся списке выберите пункт Надстройки для Excel. В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Что такое целевая ячейка в Excel?

Целевая ячейка – это ячейка, для которой нужно найти максимальное, минимальное или заданное значения. Изменяемые ячейки – это ячейки, от которых зависит значение целевой ячейки.

Как установить поиск решения на мак?

В Excel 2016 для Mac: выберите пункты Данные > Поиск решения . В Excel 2011 для Mac: на вкладке Данные в группе Анализ выберите Поиск решения . После постановки задачи нажмите кнопку Параметры в диалоговом окне Параметры поиска решения .

Как сделать поиск решения в Excel 2003?

Где в Excel поиск решений

Чтобы включить его, перейдите по вкладке Файл в группу Параметры. В появившемся диалоговом окне Параметры, выберите Надстройки -> Управление: Надстройки Excel -> Перейти. В окне Надстройки устанавливаем галочку напротив поля Поиск решения, жмем ОК.

Где находится Поиск решения в Excel 2019?

Установка Поиска решения

1. На вкладке Файл выберите команду Параметры , а затем — категорию Надстройки ;
2. В поле Управление выберите значение Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти;
3. В поле Доступные надстройки установите флажок рядом с пунктом Поиск решения и нажмите кнопку ОК.

Что такое Поиск решения в Excel?

«Поиск решения» — это надстройка для Microsoft Excel, которую можно использовать для анализ «что если». С ее помощью можно найти оптимальное значение (максимум или минимум) формула, содержащейся в одной ячейке, называемой целевой, с учетом ограничений на значения в других ячейках с формулами на листе.

Как установить надстройку в Excel?

На вкладке Файл выберите команду Параметры, а затем — категорию Надстройки. В поле Управление выберите элемент Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти. Откроется диалоговое окно Надстройки. В поле Доступные надстройки установите флажок той надстройки, которую необходимо активировать, а затем нажмите кнопку ОК .

Как установить пакет анализ данных?

Загрузка и активация пакета анализа

1. Откройте вкладку Файл, нажмите кнопку Параметры и выберите категорию Надстройки. …
2. В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти. …
3. В диалоговом окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

Как найти анализ данных в Excel 2013?

Если вы используете Excel 2010, Excel 2013, Excel 2016, то для того чтобы включить анализ данных, переходим в настройки MS Excel: вкладка «ФАЙЛ» —> пункт «Параметры» —> категория «Надстройки».

Что такое целевая функция?

Целевая функция — вещественная или целочисленная функция нескольких переменных, подлежащая оптимизации (минимизации или максимизации) в целях решения некоторой оптимизационной задачи. … В общем случае аргументы целевой функции могут задаваться на произвольных множествах.

Как решить задачу симплекс методом в Excel?

Пример решения задачи симплексным методом в Excel

1. Загрузите файл шаблон для проверки в Excel.
2. Откройте его в MS Excel.
3. Мышкой или с помощью клавиатуры перейдите к ячейке G4.
4. Выполните команду Сервис / Поиск решения Если данная команда отсутствует в списке, необходимо выполнить команду Сервис / Надстройки
5. В диалоговом окне укажите: …
6. Нажмите на кнопку Выполнить