excel2003规划求解问地的题目

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1、实用标准文案使用Excel规划求解2000年10月Excel规划求解的选项可以用来解决线性规划与非线性规划优化问题。可以设置决策变量为整数约束。规划求解可以用来解决最多有200个变量，100个外在约束和400个简单约束（决策变量整数约束的上下边界）的问题。要调用规划求解，从主菜单中选择工具/求解。规划求解参数对话框如下所示。规划求解参数对话框规划求解参数对话框用来描述EXCEL的优化问题。设置目标单元格应该包含正考虑问题目标函数的单元格地址。选择最大或最小可以用来确定设定目标单元格的寻找最大或最小值。如果选择了值，规划求解将努力去寻找使目标单

2、元格的值等于选项右侧框中的值。可变单元格框应该包含问题中决策变量的地址。最后，约束必须通过点击添加按钮在约束框中详细说明。修改按钮允许你对已经加入的约束进行修改，删除按钮允许你删除前面加入的约束。重新设置按钮清除当前问题，并且将参数重新设置为默认值。选项按钮调用规划求解对话框选项（下面就讨论）。推测按钮选项对于我们没有多大的用途，这里将不讨论。为了便于参考，规划求解参数对话框的相关条目标注如下：精彩文档实用标准文案当点击添加按钮时，增加约束对话框如下所示：点击单元格引用框允许你说明单元格地址（通常是有公式的单元格）。约束形式可以选择下面的箭头

3、（<=,>=,=,int,int是指整数,或bin,指二元）。约束框可以含有单元格的公式，简单的单元引用，或者数值。添加按钮向现存模型增加当前描述的约束，返回添加约束对话框。OK按钮将当前的约束加入到模型中，并返回规划求解对话框。注意：规划求解并不假定决策变量是非负的。下面讨论的选项对话框能设定变量必须非负。如果从规划求解参数对话框选中了选项按钮，将会出现下面的对话框：精彩文档实用标准文案最长时间允许在规划求解停止之前设定秒数。类似于最长时间，迭代次数允许设定迭代的最大数量（规划求解算法的步骤）。精确度是规划求解算法的准确程度（例如，在等于约

4、束右端项之前，约束左边项的值如何接近）。允许误差被用于整数规划。这指定了在多大百分比内的解是最优的。如果寻求最优解，允许误差必须被设置为0。如果运行时间太长，希望将此设置为一个更大的值（如果可以在最优性的百分比内接受该解）。如果模型是线性规划或者线性整数规划，应该选择线性模型假定。这样规划求解就用单纯形法而不是更耗时间的非线性算法进行求解（一般简约梯度法）。如果希望所有的可变单元格都>=0，应该选择非负性。如果希望察看逐次迭代的信息（这将使速度降低），选中显示迭代结果。如果模型比例比较差，启用自动按比例缩放（如果输入的数量级显著不同）。最后，

5、对话框的底部是关于非线性算法的选项，即，如何估计非线性，如何估计变化速率和应用的搜索技术。一般说来，大多数参数的默认值运行得很有效。重要的是，如果是线性规划或者整数规划，要记住选择线性模型假设。如果希望可变单元格仅仅取非负值，可以选择非负性。同时，如果解整数规划问题，并求最优解，要确定允许误差为0%。例子：科罗拉多牛公司1科罗拉多牛公司可以从批发商购买3种原料。公司对于奶牛喂养的脂肪、蛋白质、钙和铁有一定的营养要求。每头奶牛每天至少要10单位钙，不多于7.5单位脂肪，至少12单位铁和至少15单位蛋白质。下面的表格给出了3种养料每磅中脂肪、蛋白

6、质、钙和铁的含量。等级1的养料成本为每磅$0.25，等级2成本为每磅$0.1，等级3成本为每磅$0.08。牛可以混合3种养料来喂养。科罗拉多牛公司希望尽可能的以低廉的成本喂养牛。科罗拉多牛公司数据喂养成分（单位/磅）等级1等级2等级3钙0.70.80铁0.90.80.8蛋白质0.81.50.9脂肪0.50.60.4--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

7、--该问题的一个线性规划模型如下：令grade1=每天一头牛所用的等级1的养料数量（磅）grade2=每天一头牛所用的等级2的养料数量（磅）grade3=每天一头牛所用的等级3的养料数量（磅）Minimize0.25grade1+0.1grade2+0.08grade3Subjectto0.7grade1+0.8grade2+0grade3>=10(钙)0.9grade1+0.8grade2+0.8grade3>=12(铁)0.8grade1+1.5grade2+0.9grade3>=15(蛋白质)0.5grade1+0.6grade2+0.

8、4grade3<=7.5(脂肪)grade1,grade2,grade3>=0该问题的EXCEL工作表模型如下：1该例子源于Camm,J.D.与Evans,J.R的