Задачи решаемы при помощи microsoft excel

Основные параметры поиска решений

Найти решение задачи 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 и покажет максимально точное решение, если знать, как использовать функцию.

Итак, мы решаем задачу с помощью поиска решений в Excel и начинаем с математической модели. В ней четыре типа данных: константы, изменяемые ячейки, целевая функция и ограничения. К поиску решения вернемся чуть позже, а сейчас разберемся, что входит в каждый из этих типов:

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 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 функции, называющейся целевой. К ним относятся размеры инвестирования, срок реализации проекта или объем покупательского спроса. В нашем случае — количество дней и число работников. 

Решение финансовых задач в Excel

Чаще всего для этой цели применяются финансовые функции. Рассмотрим пример.

Условие. Рассчитать, какую сумму положить на вклад, чтобы через четыре года образовалось 400 000 рублей. Процентная ставка – 20% годовых. Проценты начисляются ежеквартально.

Оформим исходные данные в виде таблицы:

Так как процентная ставка не меняется в течение всего периода, используем функцию ПС (СТАВКА, КПЕР, ПЛТ, БС, ТИП).

Заполнение аргументов:

1. Ставка – 20%/4, т.к. проценты начисляются ежеквартально.
2. Кпер – 4*4 (общий срок вклада * число периодов начисления в год).
3. Плт – 0. Ничего не пишем, т.к. депозит пополняться не будет.
4. Тип – 0.
5. БС – сумма, которую мы хотим получить в конце срока вклада.

Вкладчику необходимо вложить эти деньги, поэтому результат отрицательный.

Для проверки правильности решения воспользуемся формулой: ПС = БС / (1 + ставка)кпер. Подставим значения: ПС = 400 000 / (1 + 0,05)16 = 183245.

Задачи построения оптимизационных моделей

Основная задача построения оптимизационных моделей заключается в нахождении экстремума функций при заданных ограничениях в виде систем уравнений и неравенств. Учитывая, что в рамках современных экономических систем большинство процессов являются массовыми и описываются сложными закономерностями, построение оптимизационных моделей позволяет охарактеризовать любой процесс с помощью математических уравнений и рационального подхода к моделированию.

Оптимизационные модели предназначены для выявления наилучшего решения при соблюдении заранее заданных, определенных и конкретизированных условий и ограничений. Оптимизационная модель описывается с помощью целевой функции, имеющей много аргументов. В ходе оптимизации с помощью сконструированной функции перебирается все множество значений аргументов поочередно до тех пор, пока значение функции станет удовлетворять поставленным условиям в рамках оптимизационной модели. В оптимизационную модель должен обязательно входить один или несколько параметров, на которые можно оказывать влияние, чтобы добиться соблюдения условиям оптимума при наличии определенных ограничений.

Оптимизационные модели позволяют посредством анализа совокупности альтернативных вариантов решений определить наилучший вариант производства, распределения или потребления в условиях ограниченности имеющихся ресурсов, которые будут использованы наиболее эффективным образом для достижения поставленной цели, что является экономическим содержанием данных моделей.

В оптимизационных моделях объектом моделирования может выступать:

• склад предприятия,
• выпуск новой продукции,
• транспортировка готовой продукции и т.п.

Анализ ситуации, составляющей основу оптимизационной модели, сводится к оценке функционирования объекта моделирования, например, оптимизация работы склада предприятия должна учитывать скорость сбыта готовой продукции, размеры склада, объем оборотных средств. В зависимости от оптимизационной модели ненаблюдюдаемые параметры, включающие целевые значения функции и основных переменных, должны быть определены таким образом, чтобы обеспечить возможность рационального и обоснованного управления экономическими процессами. В то же время наблюдаемые параметры, которые сводятся к совокупности условий и ограничений, создают граничные условия для искомых значений функции.

Адекватность оптимизационной модели должна быть обеспечена таким образом, чтобы полностью или практически полностью характеризовать действительное функционирование объекта моделирования. Математический аппарат оптимизационной модели должен соответствовать описанию конкретного экономического процесса, например, отражать аналитические связи между основными параметрами функционирования склада готовой продукции на предприятии.

Это позволяет обеспечить достоверный анализ результатов моделирования выбранного объекта, которому подвергается совокупность всех оптимальных значений основных переменных и целевой функции, найденных в ходе перебора значений аргументов. На основе результатов такого анализа могут быть сделаны соответствующие выводы, благодаря которым принимается обоснованное оптимальное решение по управлению экономическим объектом или отдельным процессом.

Таким образом, следует сделать вывод:

Ищем оптимальное решение задачи с неизвестными параметрами в Excel

«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 > окажут вам помощь. Это отличный шанс вместе экспертом проработать проблемные вопросы и составить карьерный план.

1.5. Решение нелинейных уравнений методом подбора параметра

Используя
возможности Excel можно находить корни нелинейного уравнения в допустимой
области определения переменной. Последовательность операций  нахождения корней
следующая:

1.  
Уравнение
представляется в виде функции одной переменной;

2.  
Производится
табулирование функции в диапазоне вероятного существования корней;

4.  
Используя
средство Excel Подбор параметра, вычисляются корни уравнения с заданной
точностью.

Рассмотрим последовательность
отыскания корней нелинейного уравнения на примере.

Упражнение 5
 

Требуется найти все корни уравнения X3-0,01X2-0,7044X+0,139104=0
на отрезке . Правая часть уравнения представлена полиномом третьей
степени, следовательно, уравнение может иметь не более трех корней.

1.  
представим
уравнение в виде функции

Y = X3-0,01X2-0,7044X+0,139104

Известно,
что корни исходного уравнения находятся в точках пересечения графика функции с
осью Х.

2.  
Для
локализации начальных приближений необходимо определить интервалы значений Х,
внутри которых значение функции пересекает ось абсцисс, т.е. функция меняет
знак. С этой целью табулируем функцию на отрезке с шагом 0,2, получим
табличные значения функции. Из полученной таблицы находим, что значение функции
трижды пересекает ось Х, следовательно, исходное уравнение имеет на заданном
отрезке все три корня.

3.  
Анализ
таблицы показывает, что функция меняет знак в следующих  интервалах значений
аргумента Х: (-1;-0,8), (-0,2;0,4) и (0,6;0,8).  Поэтому в качестве начальных
приближений возьмем значения Х: -0,8; -0,2 и 0,6 .

4.  
На
свободном участке рабочего листа, как показано на рисунке, в ячейки А15: A17
введите начальные приближения, а соответствующие ячейки столбца В скопируйте
формулу.

5.  
Выполните
команду меню Сервис/Параметры, во вкладке Вычисления установите
относительную погрешность вычислений  E=0,00001, а число итераций N=1000, установите
флажок Итерации.

6.  
Выполните
команду меню Сервис/Подбор параметра. В диалоговом окне заполните
следующие поля:

Установить в ячейке: в поле указывается адрес
ячейки, в которой записана формула правой части функции;

Значение: в поле указывается
значение, которое должен получить полином в результате вычислений, т.е. правая
часть уравнения (в нашем случае 0);

Изменяя значение: в поле указывается адрес
ячейки (где записано начальное приближение), в которой будет вычисляться корень
уравнения и на которую ссылается формула.

После щелчка на ОК получим значение
первого корня:  -0,92.

Выполняя
последовательно операции аналогичные предыдущим, вычислим значения остальных
корней: -0,209991 и  0,720002.

Решение задач оптимизации в Excel

Оптимизационные модели применяются в экономической и технической сфере. Их цель – подобрать сбалансированное решение, оптимальное в конкретных условиях (количество продаж для получения определенной выручки, лучшее меню, число рейсов и т.п.).

В Excel для решения задач оптимизации используются следующие команды:

Для решения простейших задач применяется команда «Подбор параметра». Самых сложных – «Диспетчер сценариев». Рассмотрим пример решения оптимизационной задачи с помощью надстройки «Поиск решения».

Условие. Фирма производит несколько сортов йогурта. Условно – «1», «2» и «3». Реализовав 100 баночек йогурта «1», предприятие получает 200 рублей. «2» — 250 рублей. «3» — 300 рублей. Сбыт, налажен, но количество имеющегося сырья ограничено. Нужно найти, какой йогурт и в каком объеме необходимо делать, чтобы получить максимальный доход от продаж.

Известные данные (в т.ч. нормы расхода сырья) занесем в таблицу:

На основании этих данных составим рабочую таблицу:

1. Количество изделий нам пока неизвестно. Это переменные.
2. В столбец «Прибыль» внесены формулы: =200*B11, =250*В12, =300*В13.
3. Расход сырья ограничен (это ограничения). В ячейки внесены формулы: =16*B11+13*B12+10*B13 («молоко»); =3*B11+3*B12+3*B13 («закваска»); =0*B11+5*B12+3*B13 («амортизатор») и =0*B11+8*B12+6*B13 («сахар»). То есть мы норму расхода умножили на количество.
4. Цель – найти максимально возможную прибыль. Это ячейка С14.

Активизируем команду «Поиск решения» и вносим параметры.

После нажатия кнопки «Выполнить» программа выдает свое решение.

Оптимальный вариант – сконцентрироваться на выпуске йогурта «3» и «1». Йогурт «2» производить не стоит.

Используемый пример для поиска решения

Сначала я хочу остановиться на исходной таблице и разобраться, в каких целях может применяться рассматриваемая надстройка. К тому же описываемый далее шаблон сделает понятным принцип устанавливаемых целей и ограничений, чтобы вы могли использовать его как исходную точку, оптимизировав под себя. Поиск решения поможет вам рассчитать кредитную ставку, узнать, как лучше вкладывать средства для достижения желаемого результата, определить лучшие маршруты для логистики, сбалансировать цены и потребление и многое другое, что требуется для обработки довольно большого массива данных.

В моем примере мы возьмем два депозитных счета, на каждый из которых каждый цикл начисляется фиксированный процент. Это вы видите в обводке на следующем изображении, где двойкой отмечены начальные суммы на каждом счете. Именно от них и отталкиваются следующие расчеты.

Процент каждый раз начисляется одинаковый, поэтому является константой. Его я растягиваю на все допустимые циклы начислений

Не обращайте внимание на то, что какие-то значения уже есть, поскольку сначала нужно заполнить таблицу полностью, подставив любые значения для начислений

Помимо начисления процентов каждый цикл я буду докладывать на каждый счет до 500 условных единиц. Для удобства разделю их пополам на каждый счет, чтобы каждый цикл поступало не больше 250 на отдельный баланс. В итоге количество этих довложений и будет считаться надстройкой, чтобы сэкономить максимальное количество средств до конца всех циклов.

Теперь нужно решить, к чему мы хотим прийти. Я выставил две отдельные цели для каждого счета, но они будут только примерными, поскольку в итоге я хочу прийти к общему балансу, чтобы он соответствовал моим требованиям.

Для этого я сначала добавляю функцию СУММ для суммы счетов и считаю сумму каждого в последнем цикле.

Если вы собираетесь строить примерно такую же таблицу, как у меня, обращу ваше внимание на то, что в начале каждого следующего цикла сумма на счете будет переноситься автоматически, поэтому нужно самостоятельно ссылаться во втором цикле на конечную сумму счета из первого, чтобы при растяжении таблицы всегда получать корректные результаты

Сама сумма же формируется из исходного баланса, постоянного процента и суммы довложений, которая будет меняться в зависимости от того, как решит надстройка «Поиск решения».

Возможно, текстом описать принцип работы этой таблицы сложно, но я постарался сделать это максимально доходчиво. В итоге получил таблицу с двумя счетами с разными процентами начислений и разными целями. Общая сумма довложений не должна быть более 500, а цель является общей, поскольку предполагается, что весь баланс с депозитных счетов все равно будет выведен на один. Поэтому далее я сделаю так, чтобы баланс к концу всех циклов получился 32500 (7500 + 25000, это предполагаемые цели первого и второго счета). При этом количество довложений должно быть минимальным, чтобы не тратить личные средства, и, соответственно, не превышать установленное ограничение в 500 условных единиц. Теперь давайте разберемся с тем, как реализовать это при помощи рассматриваемой надстройки.

Комьюнити теперь в Телеграм

Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей

Подписаться

Решение финансовых задач в Excel

Чаще всего для этой цели применяются финансовые функции. Рассмотрим пример.

Оформим исходные данные в виде таблицы:

Так как процентная ставка не меняется в течение всего периода, используем функцию ПС (СТАВКА, КПЕР, ПЛТ, БС, ТИП).

Заполнение аргументов:

1. Ставка – 20%/4, т.к. проценты начисляются ежеквартально.
2. Кпер – 4*4 (общий срок вклада * число периодов начисления в год).
3. Плт – 0. Ничего не пишем, т.к. депозит пополняться не будет.
4. Тип – 0.
5. БС – сумма, которую мы хотим получить в конце срока вклада.

Вкладчику необходимо вложить эти деньги, поэтому результат отрицательный.

Для проверки правильности решения воспользуемся формулой: ПС = БС / (1 + ставка) кпер. Подставим значения: ПС = 400 000 / (1 + 0,05) 16 = 183245.

Подготовка оптимизационной модели в MS EXCEL

Поиск решения оптимизирует значение целевой функции. Под целевой функцией подразумевается формула, возвращающая единственное значение в ячейку. Результат формулы должен зависеть от переменных модели (не обязательно напрямую, можно через результат вычисления других формул). Ограничения модели могут быть наложены как на диапазон варьирования самих переменных, так и на результаты вычисления других формул модели, зависящих от этих переменных. Все ячейки, содержащие переменные и ограничения модели должны быть расположены только на одном листе книги. Ввод параметров в диалоговом окне Поиска решения возможен только с этого листа. Целевая функция (ячейка) также должна быть расположена на этом листе. Но, промежуточные вычисления (формулы) могут быть размещены на других листах.

Совет . Организуйте данные модели так, чтобы на одном листе MS EXCEL располагалась только одна модель. В противном случае, для выполнения расчетов придется постоянно сохранять и загружать настройки Поиска решения (см. ниже).

Приведем алгоритм работы с Поиском решения , который советуют сами разработчики ( ]]> www.solver.com ]]> ):

• Определите ячейки с переменными модели (decision variables);
• Создайте формулу в ячейке, которая будет рассчитывать целевую функцию вашей модели (objective function);
• Создайте формулы в ячейках, которые будут вычислять значения, сравниваемые с ограничениями (левая сторона выражения);
• С помощью диалогового окна Поиск решения введите ссылки на ячейки содержащие переменные, на целевую функцию, на формулы для ограничений и сами значения ограничений;
• Запустите Поиск решения для нахождения оптимального решения.

Проделаем все эти шаги на простом примере.

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

Решить уравнения в Excel

Solver Add-in мощный и полезный инструмент Excel, который выполняет вычисления, чтобы дать оптимальные решения, отвечающие указанным критериям. Итак, давайте посмотрим, как использовать надстройку Solver для Excel. Надстройка Solver не загружена в excel по умолчанию, и нам нужно загрузить ее следующим образом:

Откройте Excel и нажмите кнопку «Файл» или «Офис», затем нажмите « Параметры Excel.

Откроется диалоговое окно «Параметры Excel» и нажмите Надстроек с левой стороны. Затем выберите Надстройка Solver из списка и нажмите «Идти» кнопка.

В диалоговом окне надстроек отображается список надстроек. Выберите надстройку Solver и нажмите кнопку «Ok».

Теперь надстройка Solidver добавлена ​​в лист Excel. Нажмите на вкладку «Данные» и в крайнем правом углу вы увидите добавленную надстройку Solver.

Как использовать надстройку Solver

Мы добавили надстройку Solver в Excel, и теперь мы увидим, как ее использовать. Чтобы понять это лучше, давайте рассмотрим пример расчета прибыли продукта. См. Таблицу Excel ниже с некоторыми примерами данных. Чтобы найти прибыль%, воспользуемся формулой прибыль% = ((Цена продажи-Себестоимость) / Себестоимость) * 100

Мы можем видеть, что есть три продукта: Продукт А, Продукт Б и Продукт С с ценой, продажей и прибылью (%) соответствующих продуктов. Теперь наша цель — получить прибыль (%) продукта А до 20%. Нам нужно узнать стоимость цены и продажные цены продукта A, необходимые для получения прибыли как 20%. Здесь мы также имеем ограничение, согласно которому стоимость цены должна быть больше или равна 16 000, а цена продажи должна быть меньше или равна 22 000. Итак, сначала нам нужно перечислить нижеследующую информацию, основанную на примере, который мы взяли.

Целевая ячейка: B5 (Прибыль%)

Переменные ячейки для продукта A: B3 (себестоимость) и B4 (цена продажи)

Ограничения: B3> = 16 000 и B4 <= 22 000

Формула, используемая для расчета прибыли%: ((Цена продажи-Себестоимость) / Себестоимость) * 100

Целевое значение: 20

Поместите формулу в целевую ячейку (B5) для расчета прибыли%.

Это необходимая информация, необходимая для решения любого уравнения с помощью надстройки Solver в Excel.

Теперь запустите надстройку Solver, щелкнув вкладку «Данные» и выберите «Solver».

ШАГ 1: Укажите «Целевую ячейку» как B5, «Значение» в качестве целевой прибыли% как 20 и указать ячейки, которые необходимо изменить для удовлетворения требуемой прибыли%. В нашем случае, B3 (C.P) а также B4 (S.P) необходимо указать как $ B $ 3: $ B $ 4 в разделе «Изменение переменных ячеек».

ШАГ 2: Теперь пришло время добавить ограничения. В нашем случае цена себестоимости (B3)> = 16 000 и цена продажи (B4) <= 22 000. Нажмите кнопку «Добавить» и добавьте ограничения следующим образом.

ШАГ 3: После ввода всех необходимых данных нажмите кнопку «Решить». Он спрашивает, хотите ли вы сохранить решение решателя вместе с некоторыми вариантами. Выберите на основе вашего требования и нажмите кнопку «ОК».

Теперь вы увидите, что последняя цена себестоимости и продажная цена была изменена на 17, 708 и 21, 250 соответственно, чтобы получить 20% прибыли.

Это способ использовать надстройку Solver для решения уравнений в Excel. Исследуйте это, и вы можете получить больше от него. Поделитесь с нами, как наилучшим образом вы использовали надстройку Solver.

Похожие сообщения:

• Как вставить таблицу Excel в документе Word
• Лучше всего использовать поле «Имя» в Excel
• Сравнение таблиц Excel с помощью Excel Compare Tool
• Как создать пользовательские функции Excel
• История и эволюция программного обеспечения Microsoft Office

Tweet
Share
Link
Plus
Send
Send
Pin