Excel Solver nədir?

2024 Müəllif: Abigail Brown | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-17 06:39

Excel Solver əlavəsi riyazi optimallaşdırmanı həyata keçirir. Bu adətən mürəkkəb modelləri verilənlərə uyğunlaşdırmaq və ya problemlərə təkrarlanan həllər tapmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, tənlikdən istifadə edərək bəzi məlumat nöqtələri arasında əyri uyğunlaşdırmaq istəyə bilərsiniz. Həlledici tənlikdə verilənlərə ən yaxşı uyğunluğu verən sabitləri tapa bilər. Başqa bir tətbiq, tələb olunan çıxışı tənliyin mövzusu etmək üçün modeli yenidən təşkil etməyin çətin olduğu yerdir.

Holver Excel-də haradadır?

Holver əlavəsi Excel-ə daxildir, lakin o, həmişə defolt quraşdırmanın bir hissəsi kimi yüklənmir. Onun yükləndiyini yoxlamaq üçün DATA nişanını seçin və Təhlil bölməsində Həlledici işarəsini axtarın..

Əgər siz DATA tabının altında Həlledici tapa bilmirsinizsə, onda siz əlavəni yükləməlisiniz:

1. FILE nişanını seçin və sonra Seçimlər seçin.

   

2. Seçimlər dialoq qutusunda sol tərəfdəki nişanlardan Əlavələr seçin.

   

3. Pəncərənin aşağı hissəsində İdarə et açılan menyudan Excel Əlavələri seçin və Get…

   

4. Solver Add-in yanındakı qeyd qutusunu qeyd edin və OK seçin.

   

5. Solver əmri indi DATA tabında görünməlidir. Həlledicidən istifadə etməyə hazırsınız.

   

Excel-də Həlledicidən istifadə

Holverin nə etdiyini başa düşmək üçün sadə bir nümunə ilə başlayaq. Təsəvvür edin ki, sahəsi 50 kvadrat vahid olan bir dairənin hansı radius verəcəyini bilmək istəyirik. Biz dairənin sahəsi üçün tənliyi bilirik (A=pi r²). Biz, əlbəttə ki, bu tənliyi müəyyən bir sahə üçün tələb olunan radiusu vermək üçün yenidən təşkil edə bilərik, lakin misal üçün bunu necə edəcəyimizi bilmirik.

Radius B1 ilə cədvəl yaradın və =pi(tənliyindən istifadə edərək B2 ilə sahəni hesablayın)B1^2.

Biz B1 daxilindəki dəyəri B2 50-yə kifayət qədər yaxın olan dəyəri göstərənə qədər əl ilə tənzimləyə bilərik. Nə qədər dəqiq olduğumuzdan asılı olaraq olmalıdır, bu praktik bir yanaşma ola bilər. Ancaq çox dəqiq olmaq lazımdırsa, tələb olunan düzəlişləri etmək çox vaxt aparacaq. Əslində, bu, həlledicinin etdiyi şeydir. O, müəyyən xanalardakı dəyərlərə düzəlişlər edir və hədəf xanadakı dəyəri yoxlayır:

1. DATA nişanı və Holver seçin, Holver Parametrləri dialoq qutusunu yükləyin

2. Məqsəd xananı Sahə olaraq təyin edin, B2. Bu, düzgün dəyərə çatana qədər digər xanalar tənzimlənərək yoxlanılacaq dəyərdir.

   

3. Dəyər: üçün düyməni seçin və 50 dəyəri təyin edin. Bu, B2-nin əldə etməli olduğu dəyərdir.

   

4. Dəyişən Xanaları Dəyişməklə: başlıqlı xanada radiusu olan xananı daxil edin, B1.

   

5. Digər seçimləri defolt olaraq olduğu kimi buraxın və Həll seçin. Optimallaşdırma həyata keçirilir, B1 dəyəri B2 50 olana qədər tənzimlənir və Holver Nəticələri dialoqu göstərilir.

   

6. Həllini saxlamaq üçün OK seçin.

   

Bu sadə nümunə həlledicinin necə işlədiyini göstərdi. Bu halda, həlli başqa yollarla daha asan əldə edə bilərdik. Sonra biz Solverin başqa yol tapmaq çətin olan həllər verdiyi bəzi nümunələrə baxacağıq.

Excel Həlledici Əlavəsindən istifadə edərək Kompleks Modelin Uyğunlaşdırılması

Excel verilənlər dəsti vasitəsilə düz xətti uyğunlaşdıraraq xətti reqressiya yerinə yetirmək üçün daxili funksiyaya malikdir. Bir çox ümumi qeyri-xətti funksiyalar xəttiləşdirilə bilər, yəni xətti reqressiya eksponensiallar kimi funksiyaları uyğunlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Daha mürəkkəb funksiyalar üçün Həlledici 'ən kiçik kvadratları minimuma endirmək' üçün istifadə edilə bilər. Bu nümunədə ax^b+cx^d formasının tənliyini aşağıda göstərilən verilənlərə uyğunlaşdırmağı nəzərdən keçirəcəyik.

Buna aşağıdakı addımlar daxildir:

1. Data dəstini A sütununda x dəyərləri və B sütununda y dəyərləri ilə təşkil edin.
2. Cədvəlin hər hansı bir yerində 4 əmsal dəyərini (a, b, c və d) yaradın, bunlara ixtiyari başlanğıc qiymətləri verilə bilər.

3. 2-ci addımda yaradılmış əmsallara və A sütunundakı x qiymətlərinə istinad edən ax^b+cx^d formasının tənliyindən istifadə edərək uyğun Y dəyərlərindən ibarət sütun yaradın. Formulu aşağıya köçürmək üçün qeyd edin sütunda, əmsallara istinadlar mütləq, x dəyərlərinə istinadlar isə nisbi olmalıdır.

   

4. Əhəmiyyətli olmasa da, hər iki y sütununu tək XY səpilmə diaqramında x dəyərlərinə qarşı çəkməklə tənliyin nə qədər yaxşı uyğun olduğuna dair əyani göstərici əldə edə bilərsiniz. Orijinal məlumat nöqtələri üçün markerlərdən istifadə etməyin mənası var, çünki bunlar səs-küylü diskret dəyərlərdir və quraşdırılmış tənlik üçün xəttdən istifadə edin.

   

5. Sonra, bizə məlumat və uyğun tənlik arasındakı fərqi kəmiyyətcə qiymətləndirmək üçün bir üsul lazımdır. Bunun standart yolu kvadrat fərqlərin cəmini hesablamaqdır. Üçüncü sütunda, hər bir sıra üçün Y üçün orijinal məlumat dəyəri uyğun tənlik dəyərindən çıxarılır və nəticə kvadratlaşdırılır. Beləliklə, D2 ilə dəyər ilə verilir=(C2-B2)^2 Bütün bu kvadrat dəyərlərin cəmi sonra hesablanır. Dəyərlər kvadrat olduğundan onlar yalnız müsbət ola bilər.

   

6. Siz indi Solverdən istifadə edərək optimallaşdırmanı yerinə yetirməyə hazırsınız. Düzəliş edilməli olan dörd əmsal var (a, b, c və d). Siz həmçinin minimuma endirmək üçün vahid obyektiv dəyəriniz var, kvadrat fərqlərin cəmi. Yuxarıdakı kimi həlledicini işə salın və aşağıda göstərildiyi kimi bu dəyərlərə istinad etmək üçün həlledici parametrləri təyin edin.

   

7. Məhdudsuz Dəyişənləri Qeyri-Mənfi Et seçimindən işarəni çıxarın, bu, bütün əmsalları müsbət dəyərlər almağa məcbur edəcək.

   

8. Həll et seçin və nəticələri nəzərdən keçirin. Diaqram yenilənəcək və uyğunluğun yaxşı göstəricisi olacaq. Əgər həlledici ilk cəhddə yaxşı uyğunluq yaratmırsa, onu yenidən işə salmağa cəhd edə bilərsiniz. Uyğunluq yaxşılaşıbsa, cari dəyərlərdən həll etməyə çalışın. Əks halda, həll etməzdən əvvəl uyğunluğu əl ilə təkmilləşdirməyə cəhd edə bilərsiniz.

   

9. Yaxşı uyğunluq əldə edildikdən sonra həlledicidən çıxa bilərsiniz.

Modelin İterativ Həlli

Bəzən bəzi giriş baxımından çıxış verən nisbətən sadə tənlik var. Ancaq problemi tərsinə çevirməyə çalışsaq, sadə bir həll tapmaq mümkün deyil. Məsələn, avtomobilin istehlak etdiyi güc təqribən P=av + bv^3 ilə verilir, burada v sürətdir, a yuvarlanma müqaviməti üçün əmsaldır, b isə əmsaldır. aerodinamik sürükləmə. Bu olduqca sadə bir tənlik olsa da, müəyyən bir güc girişi üçün avtomobilin çatacağı sürətin tənliyini vermək üçün onu yenidən təşkil etmək asan deyil. Bununla belə, bu sürəti iterativ olaraq tapmaq üçün həlledicidən istifadə edə bilərik. Məsələn, 740 Vt güc girişi ilə əldə edilən sürəti tapın.

1. Sürət, a və b əmsalları və onlardan hesablanan güc ilə sadə cədvəl qurun.

   

2. Həlledicini işə salın və məqsəd kimi gücü, B5 daxil edin. 740 obyektiv dəyəri təyin edin və dəyişən xanalar kimi sürəti, B2 seçin. Həllinə başlamaq üçün həll seçin.

   

3. Həlledici sürət dəyərini güc 740-a çox yaxın olana qədər tənzimləyir və tələb etdiyimiz sürəti təmin edir.

   

4. Modelləri bu şəkildə həll etmək çox vaxt mürəkkəb modelləri tərsinə çevirməkdən daha sürətli və daha az səhvə meyilli ola bilər.

Həlledicidə mövcud olan müxtəlif variantları başa düşmək olduqca çətin ola bilər. Ağıllı bir həll tapmaqda çətinlik çəkirsinizsə, dəyişən hüceyrələrə sərhəd şərtlərini tətbiq etmək çox vaxt faydalıdır. Bunlar məhdudlaşdırıcı dəyərlərdir, ondan kənara düzəliş edilməməlidir. Məsələn, əvvəlki misalda sürət sıfırdan az olmamalıdır və yuxarı həddi təyin etmək də mümkün olardı. Bu, avtomobilin daha sürətli gedə bilməyəcəyinə əmin olduğunuz bir sürət olardı. Dəyişən dəyişən xanalar üçün hüdudlar təyin edə bilirsinizsə, bu, həmçinin multistart kimi digər daha təkmil variantların daha yaxşı işləməsini təmin edir. Bu, dəyişənlər üçün müxtəlif ilkin dəyərlərdən başlayaraq bir sıra müxtəlif həlləri işə salacaq.

Həll Metodunu seçmək də çətin ola bilər. Simplex LP yalnız xətti modellər üçün uyğundur, əgər problem xətti deyilsə, bu şərtin yerinə yetirilmədiyi mesajı ilə uğursuz olacaq. Digər iki üsul qeyri-xətti üsullara uyğundur. GRG Nonlinear ən sürətlidir, lakin onun həlli ilkin başlanğıc şərtlərindən çox asılı ola bilər. Onun çevikliyi var ki, dəyişənlərin hədləri təyin etməsini tələb etmir. Təkamül həlledicisi çox vaxt ən etibarlıdır, lakin o, bütün dəyişənlərin həm yuxarı, həm də aşağı həddə malik olmasını tələb edir, bu hədləri əvvəlcədən hesablamaq çətin ola bilər.

Excel Solver əlavəsi bir çox praktik problemlərə tətbiq oluna bilən çox güclü vasitədir. Excel-in gücündən tam istifadə etmək üçün Həlledicini Excel makroları ilə birləşdirməyə cəhd edin.