Модель данных в Excel

Модель данных в Excel — это тип таблицы данных, в которой две или более двух таблиц связаны друг с другом через общий или несколько рядов данных, в таблицах модели данных и данные из различных других листов или источников объединяются, чтобы сформировать уникальную таблицу, которая может иметь доступ к данным из всех таблиц.

Объяснение

• Он позволяет интегрировать данные из нескольких таблиц, создавая отношения на основе общего столбца.
• Модели данных используются прозрачно, предоставляя табличные данные, которые можно использовать в сводной таблице в Excel и сводных диаграммах в Excel. Он объединяет таблицы, позволяя проводить обширный анализ с использованием сводных таблиц, Power Pivot и Power View в Excel.
• Модель данных позволяет загружать данные в память Excel.
• Он сохраняется в памяти, где мы не можем его напрямую увидеть. Затем Excel можно проинструктировать связать данные друг с другом с помощью общего столбца. Часть «Модель» модели данных относится к тому, как все таблицы связаны друг с другом.
• Модель данных может получить доступ ко всей необходимой информации, даже если информация находится в нескольких таблицах. После создания модели данных данные доступны в памяти Excel. Имея данные в своей памяти, к данным можно получить доступ разными способами.

Примеры

Пример # 1

Если у нас есть три набора данных, связанных с продавцом: первый содержит информацию о доходах, второй — доход продавца, а третий — расходы продавца.

Чтобы связать эти три набора данных и установить с ними связь, мы создаем модель данных, выполнив следующие шаги:

Мы не можем создать отношения с обычными наборами данных. Модель данных работает только с объектами таблиц Excel. Сделать это:

• Шаг 4 — Теперь мы видим, что первый набор данных преобразован в объект «Таблица». Повторяя эти шаги для двух других наборов данных, мы видим, что они также преобразуются в объекты «Таблица», как показано ниже:

Добавление объектов «Таблица» в модель данных: Через Связи или Отношения.

После этого будет создана модель данных книги с одной таблицей, и появится следующее диалоговое окно:

Итак, если мы повторим эти шаги и для двух других таблиц, модель данных теперь будет содержать все три таблицы.

Теперь мы видим, что все три таблицы появляются в подключениях к книге.

Создайте связь: как только оба набора данных являются объектами Table, мы можем создать связь между ними. Сделать это:

• Разверните раскрывающиеся списки «Таблица» и «Связанная таблица»: появится диалоговое окно «Создать связь», в котором можно выбрать таблицы и столбцы, которые будут использоваться для связи. В расширении «Таблицы» выберите набор данных, который мы хотим проанализировать каким-либо образом, а в «Связанной таблице» выберите набор данных, который имеет значения поиска.
• Таблица подстановки в Excel — это меньшая таблица в случае отношений один-ко-многим, и она не содержит повторяющихся значений в общем столбце. В раскрытии «Столбец (внешний)» выберите общий столбец в основной таблице, в «Связанный столбец (основной)» выберите общий столбец в связанной таблице.

Если мы повторим эти шаги, чтобы связать две другие таблицы: Таблица доходов с таблицей расходов, они также будут связаны в модели данных следующим образом:

Теперь Excel создает взаимосвязь за кулисами, объединяя данные в модели данных на основе общего столбца: ID продавца (в данном случае).

Пример # 2

Теперь, скажем, в приведенном выше примере мы хотим создать сводную таблицу, которая оценивает или анализирует объекты таблицы:

Например, в этом случае, если мы хотим найти общий доход или доход для конкретного продавца, сводная таблица создается следующим образом:

Это очень помогает в случае модели / таблицы, содержащей большое количество наблюдений.

Итак, мы видим, что сводная таблица мгновенно использует модель данных (выбирая ее путем выбора соединения) в памяти Excel, чтобы показать отношения между таблицами.

[expert_bq id=»1570″]влиянию межвидовой конкуренции за пищу при ограниченных ресурсах для случая конкурирующих производителей это влияние ограниченных сырьевых ресурсов. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Итак, в этой модели превосходство в численности армии важнее превосходства в вооруженности. Слушателю представляется самому судить о согласованности этой модели с реальными военными конфликтами, давними и современными.

Портал педагога | Компьютерное моделирование средствами MS Excel

• Он позволяет интегрировать данные из нескольких таблиц, создавая отношения на основе общего столбца.
• Модели данных используются прозрачно, предоставляя табличные данные, которые можно использовать в сводной таблице в Excel и сводных диаграммах в Excel. Он объединяет таблицы, позволяя проводить обширный анализ с использованием сводных таблиц, Power Pivot и Power View в Excel.
• Модель данных позволяет загружать данные в память Excel.
• Он сохраняется в памяти, где мы не можем его напрямую увидеть. Затем Excel можно проинструктировать связать данные друг с другом с помощью общего столбца. Часть «Модель» модели данных относится к тому, как все таблицы связаны друг с другом.
• Модель данных может получить доступ ко всей необходимой информации, даже если информация находится в нескольких таблицах. После создания модели данных данные доступны в памяти Excel. Имея данные в своей памяти, к данным можно получить доступ разными способами.

Самостоятельно:Рассчитать сумму к выдаче в ведомости по зарплате, взяв подоходный налог 12%, пенс.налог 1%, премия 50% , организовав их в строках выше таблицы, налоги берутся от суммы оклада и премии. Правило ввода абсолютного адреса смотреть в лекциях или пособии по EXCEL.

Табличный процессор Excel в научных исследованиях

Информация НИ достаточно часто представляется в табличной форме.

Обработка такой информации эффективно выполняется с использованием табличных процессоров (ТбП) или ЭТ. Электронные таблицы применяются на всех этапах выполнения НИ, но наиболее целесообразно их использование при выполнении математических расчетов, математическом моделировании, численном эксперименте и отработке данных.

В части расчетов Excel позволяет выполнять:

1. Реализацию численных методов решения дифуравнений, алгебраических уравнений и их систем.

2. Обработку векторных и матричных массивов информации.

3. Оптимизационные расчеты, включая методы математического

При этом расчеты сводятся к вычислению промежуточных результатов в соответствующих колонках таблиц.

Моделирование и численный эксперимент в ЭТ основаны на возможности автоматического пересчета результатов и их связанном графическом отображении.

Для наиболее простых случаев используется анализ по способу “что-если”, когда поочередно меняются значения переменных функций f=f(x, y, z,p, m. ).

Вариантом названного анализа является метод подбора параметра. Требуемые значения функции при этом находятся за счет варьирования переменными, от которых она зависит. Метод реализуется командой Сервис\Подбор параметрачерез соответствующее диалоговое окно. При этом может быть выполнено несколько операций с заданием величины числа.

Эта операция. может быть реализована графически с выделением отображения переменной (Ctrl+ЩЛ) и его изменением БМ.

Более сложный анализ для нахождения рационального численного решения при большем числе условий и ограничений выполняется методом поиск решения. Эта задача решается диалогом в пункте Сервис\Поиск решения. (Режим должен быть предварительно включен пунктом Сервис\Дополнения).

При обработке данных, полученных по результатам НИ Excel может быть использован для:

1. Расчета среднеарифметического и среднеквадратного отклонения наборов данных при выявлении грубых ошибок измерений. Здесь применяются функции СРЗНАЧ, КВАДРОТКЛи т.п.

2. Статистического анализа данных. При этом может быть выполнено:

— определение минимального (максимального) значения (функции МИНИ, МАКС) ряда данных, стандартное отклонение (СТАНДОТКЛОН);

— корреляционный, дисперсионный анализы, анализ Фурье и т.п. через команду Сервис\Анализ данных, включаемую через диалог Сервис\Дополнения.

3. Графического отображения результатов измерений с использованием прямоугольных и логарифмических шкал осей. Последние могут быть установлены через диалоговое окно “Форматирование оси”, открываемоедвойным ЩЛ по соответствующей оси.

Для удобства представления результатов на график. может быть нанесена сетка — пункт Вставка/Сеткаи включены планки погрешностей — пункт Вставка/Планки погрешностей.

4.Определения коэффициентов эмпирических линейных зависимостей (функция ТЕНДЕНЦИЯ), построение регрессионных зависимостей с различными видами аппроксимации. Эта операция выполняется после выделения необходимых точек диаграммы и использования диалога Диаграмма/Добавить линию тренда, где могут быть выбраны линейное, степенное и другие виды приближений.

Примеры построения математических моделей: динамика популяций , уравнения Вольтерра-Лотка , уравнения Вольтерра-Лотка с логистической поправкой , модель Холлинга-Тэннера, выравнивание цен

Дифференциальные уравнения широко используются для моделирования реальных систем, зависящих от времени, в частности, для описания и исследования экономических биологических, социальных систем.

В динамике популяций есть много примеров, когда изменение численности популяций во времени носит колебательный характер. Одним из самых известных примеров описания динамики взаимодействующих популяций являются уравнения Вольтерра—Лотка. Рассмотрим модель взаимодействия хищников и их добычи, когда между особями одного вида нет соперничества.

Рассмотренная модель может описывать поведение конкурирующих фирм, рост народонаселения, численность воюющих армий, изменение экологической обстановки, развитие науки и пр.

Рассмотрим фазовый портрет системы Вольтерра—Лотка для a=4, b=2.5, c=2, d=1 и графики ее решения с начальным условием x₁(0)=3, x₂(0)=1, построенные программой ОДУ.

Рассмотренная модель может описывать поведение конкурирующих фирм, рост народонаселения, численность воюющих армий, изменение экологической обстановки, развитие науки и т.п.

Уравнения Вольтерра-Лотка с логистической поправкой

Рассмотрим модель конкурирующих видов с “логистической поправкой”:

В этом случае поведение решений в окрестности стационарной точки меняется в зависимости от величины и знака параметра a.
Рассмотрим фазовый портрет системы Вольтерра—Лотка для a =0.1, a=4, b=2.5, c=2, d=1 и графики ее решения с начальным условием x₁(0)=3, x₂(0)=1, построенные программой ОДУ.

Видно, что в этом случае стационарная точка превращается в устойчивый фокус, а решения — в затухающие колебания. При любом начальном условии состояние системы через некоторое время становится близким к стационарному и стремится к нему при .

Графики решений и фазовая кривая при отрицательном значении параметра a, a =-0.1, приведены ниже.

Как видно, в этом случае стационарная точка является неустойчивым фокусом и амплитуда колебаний численности видов растет. В этом случае как бы близко ни было начальное состояние к стационарному, с течением времени состояние системы будет сильно отличаться от стационарного.

ПРИМЕР 2. Модель «хищник-жертва» с логистической поправкой.

Модель Вольтерра—Лотка неустойчива относительно возмущений, поскольку ее стационарное состояние — центр.

Существует другой вид моделей, в которых возникают незатухающие колебания, — это модели, имеющие на фазовых портретах предельные циклы. Такая модель существует для системы конкурирующих видов — это модель Холлинга—Тэннера.
Скорость роста популяции жертв x‘₁ в этой модели равна сумме трех величин:

· скорости размножения в отсутствие хищников — r x₁;

· влиянию межвидовой конкуренции за пищу при ограниченных ресурсах (для случая конкурирующих производителей это влияние ограниченных сырьевых ресурсов) —

· влиянию хищников , в предположении, что хищник перестает убивать, когда насыщается —

на фазовом портрете системы будет устойчивый предельный цикл. Ниже приведено решение системы при r=1, K=7, w=1, D=1, s=0.2, J=0.5 и двух различных начальных состояниях и фазовый портрет системы, построенные программой ОДУ.

Ниже приведены график решения и фазовая кривая для
s(p)=ap+s₀,
d(p)=cp+d₀,
k=0.3,m=0.1,
q₀=20,a=20,
s₀=10,d₀=50,c=-10
при начальном состоянии
q(0)=19, p(0)=2,
построенной программой ОДУ.

xn+1 = xn — b · yn (1) yn+1 = yn — a · xn.

Вначале численности армий x и y равны x₀ и y₀ соответственно. Пара (x₀, y₀) называется начальным условием. Совокупность точек (x_n, y_n) назовем траекторией конфликта. Конфликт заканчивается, когда либо x_n 0, но y_n > 0 (победа армии y), либо y_n 0, но x_n>0 (победа армии x).

Рассмотрим модель, в которой вооруженность армии y вдвое больше вооруженности армии x: в формулах положим ; Получим модель

Картина траекторий этой системы указана на рис. 1. Мы видим, что существует единственная прямолинейная траектория, заканчивающаяся вничью: она «стремится» к точке (0,0), символизирующей полное взаимное истребление армий. Конфликт, начавшийся в одной из этих точек прямой, теоретически будет длиться бесконечно. Упомянутая прямая — сепаратриса (разделяющая).

Рис. 1. Траектория в модели военных конфликтов, определенной системой (1).

При любых начальных условиях под сепаратрисой конфликт завершается победой армии x; начальные условия над сепаратрисой гарантируют победу армии y.

Найдем сепаратрису траекторий модели (17). Для того, чтобы точка (x_n, y_n) лежала на сепаратрисе, требуется, чтобы выполнялось равенство

Если вооруженность армии y в n раз больше вооруженности армии x, то для достижения равновесия численность армии x должна быть в раз больше численности армии y.

Итак, в этой модели превосходство в численности армии важнее превосходства в вооруженности. Слушателю представляется самому судить о согласованности этой модели с реальными военными конфликтами, давними и современными.

Модель мобилизации описывает динамику изменения численности организации, вербующей себе сторонников: политических партий или движений, религиозных групп и т.п. Пусть к началу n-ого периода существования организации доля ее сторонников в населении равна x_n. Тогда к началу (n+1)-го периода:

некоторая доля неохваченного населения примкнет к организации вследствие агитации. Доля неохваченного населения равна (1-xn); доля примкнувших равна ¦ · (1- x_n), где ¦ называется коэффициентом агитируемости. Величина ¦ находится в интервале от 0 до 1.

некоторая доля сторонников отойдет от организации (умрет, разочаруется, будет исключена). Доля отошедших равна g · (1- x_n). Число g называется коэффициентом выбытия. Величина g находится в интервале от 0 до 1.

Таким образом, доля членов организации в начале (n+1)-го периода определится формулой

Стационарное значение x величины xn, удовлетворяющее уравнению (2), определяется формулой

Ввиду неравенств 0 < ¦ < 1, 0 < g < 1 величина коэффициента (1 — ¦ — g) в уравнении (2) находится в интервале от (-1) до 1. В этих обстоятельствах при любых начальных условиях величина x_n приближается к стационарному значению с ростом n. Но если ¦ + g < 1, то x_n приближается к стационарному значению монотонно; если ¦ + g > 1, то приближение идет с колебаниями.

На рис. 2 показаны траектории системы вида (2) при коэффициенте агитируемости ¦ , равном 0,04 и коэффициенте выбытия g, равном 0,06. Таким образом, рис. 2 иллюстрирует динамику траекторий уравнения

На рис. 3 показан вариант колебательного приближения величины xn к своему стационарному значению. Для удобства мы построили только одну колебательную траекторию. Здесь коэффициент агитируемости ¦ равен 0,6 и коэффициент выбытия g равен 0,9. Таким образом, рис. 3 иллюстрирует динамику одной из траекторий уравнения

Рисунки 2 и 3 демонстрируют устойчивость стационарной величины в модели и устойчивость модели мобилизации в целом.

Рис. 2 Модель мобилизации (3). Вариант монотонного приближения к стационарному значению.

Рис. 3. Модель мобилизации (4). Вариант колебательного приближения к стационарному значению.

Экономически интерпретация модели мобилизации (уравнения (1)) может быть, например, такой: доходы xn+1 в (n + 1) -м году некоторого лица поступают из двух источников. Первый источник — величина ¦ — постоянные поступления, не зависящие от доходов прошлого года (возможно, пенсия или доходы от ценных бумаг).

Наш анализ показывает, что ежегодные доходы в модели со временем приближаются к некоторой величине, не зависящей от начальных условий.

[expert_bq id=»1570″]Функциональная модель счетчика описывается формулами булевых функций и соответствующими им логическими формулами Microsoft Excel, приведенными в табл. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Применение электронных таблиц на занятиях по информатике может сократить время при проведении однотипных расчетов, например при выполнении практических и лабораторных работ, где требуется рассчитывать одни и те же математические величины для нескольких опытов.

Имитационные модели в электронных таблицах. Полные уроки — Гипермаркет знаний

Пример: необходимо вычислить, сколько нужно взять сырого замороженного мяса, чтобы приготовить 400 порций жареного (порция 100г), если известно, что при оттаивании теряется 5%веса, при разделке 15%, при горячей обработке 25%? Сначала посчитаем результат 400порций по 100г это 40кг жареного мяса. Затем сделаем расчет выхода жареного мяса из 1кг сырого

xn+1 = xn — b · yn (1) yn+1 = yn — a · xn.

Компьютерное моделирование средствами MS Excel

Автор: Васильева Татьяна Николаевна
Должность: преподаватель
Учебное заведение: ГБПОУ «Нижегородский губернский колледж»
Населённый пункт: г. Нижний Новгород
Наименование материала: методическая разработка
Тема: Компьютерное моделирование средствами MS Excel
Раздел: среднее профессиональное

Автор разработки — преподаватель ГБПОУ НГК Васильева Т.Н.

Практическая работа № 1.Оптимальное распределение сыпучих материалов

Практическая работа № 2.Оптимальное распределение ресурсов предприя-

Практическая работа № 3.Решение транспортной задачив Ms Excel «Достав-

ка товаров со складов в магазины с минимальными транспортными расхода-

Данное пособие по дисциплине «Информационные технологии» содержит

методические указания по выполнению практических работ по теме «Компью-

терное моделирование средствами MS Excel» и предназначено для получения

обучающимися практических навыков решения задач линейного программирова-

Данные методические указания для выполнения практических работ

ставлены в соответствии с рабочей программой учебной дисциплины «Инфор-

мационные технологии» с учетом требований ФГОС по специальности 09.02.03.

Пособие предназначено для студентов, обучающихся на дневном отделении

колледжа по специальности 09.02.03. «Программирование в компьютерных си-

стемах», и составлены в соответствии с рабочей программой учебной дисци-

плины «Информационные технологии» с учетом требований ФГОС по специ-

альности 09.02.03. «Программирование в компьютерных системах».

Практические работы, представленные в данном пособии,

учетом требований к результатам освоения учебной дисциплины, а именно: в

результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен уметь обраба-

тывать экономическую и статистическую информацию, используя средства па-

кета прикладных программ. Каждая из трех практических работ методического

транспортных затрат доставки товаров, относятся к задачам линейного програм-

мирования, описываются системами линейных уравнений, для решения которых

можно использовать инструмент MS Excel Поиск решения из меню Сервис.

При выполнении практических работ обучающиеся должны:

делать постановку задач для дальнейшей реализации их средствами ли-

использовать компьютерные технологии при моделировании и опти-

создавать систему уравнений для выбранной модели и находить опти-

назначение оптимальных моделей различных процессов;

возможности и интерфейс MS Excel при реализации задач моделирова-

возможности и особенности линейного программирования для реше-

«Оптимальное распределение сыпучих материалов по видам

Цель задачи: научиться строить оптимальную модель распределения сыпу-

чих материалов на складе по различным видам тары для получения оптималь-

Требуется расфасовать 1400кг сыпучего материала по контейнерам (каждый

вмещает по 270кг), бочкам (каждая вмещает по 130 кг) и канистрам (каждая вме-

щает по 90кг). Определить, сколько контейнеров, бочек и канистр потребуется

Методические указания по выполнению практической работы

Составьте таблицу и заполните её исходными данными (см.рис. 1).

В ячейку $B$4 запишите выражение для расчета объёма реально расфа-

Выражение (1) представляет собой сумму произведений вместительности

данного типа емкости на количество емкостей данного типа (рис. 1).

3 . В ячейку $B$6 записываем целевую функцию, выраженную как разность

количеством сыпучего материала (ячейка $B$5) и реально

В соответствии с поставленной задачей именно эту разность необходимо све-

4. В меню СЕРВИС выберете ПОИСК РЕШЕНИЯ. Если указанной инстру-

мент отсутствует, то в меню СЕРВИС выберите пункт НАДСТРОЙКИ (рис.2) и

в диалоговом окне установите флажок Поиск решения.

5. В диалоговом окне ПОИСК РЕШЕНИЯ (рис. 3) выполните следующие

в поле Установить целевую ячейку запишите $B$6

$B$3:$D$3=>0 (количество контейнеров, бочек и канистр не может выражаться

дробным и отрицательным числом); исходное количество сыпучего материала

( ячейка $B$5) не может быть меньше расфасованного (ячейка $B$4), поэтому

6. Щелкните левой кнопкой мыши по кнопке Выполнить. В ячейках B3:D3,

B4 и B6 будут представлены результаты расчета (рис .4). Обратите внимание, что

сыпучий материал расфасован без остатка, так как значение целевой функции в

ячейке $B$6 равно нулю. Найденное решение оптимально.

Цель задачи: научиться строить оптимальную модель производства това-

ров А и Б для получения оптимальной прибыли, используя инструмент MSExcel—

Поиск решения из меню Сервис и средства линейного программирования

Предприятие производит два типа изделий: изделие А и изделие Б. На произ-

водство изделия А расходуется 4 единицы условного сырья, на изделие Б расхо-

дуется 7 единиц условного сырья. На одну рабочую смену предприятие снабжа-

Для изготовления изделия А требуется 8 рабочих, а для изготовления изде-

лия Б требуется 5 рабочих. Общее количество рабочих на предприятии состав-

Транспортные расходы на перевозку изделия А составляют 3 условные

единицы, на перевозку изделия Б составляют 4 условные единицы. Общие транс-

портные расходы в течение рабочего дня не должны превышать 20 условных еди-

Прибыль от реализации одного экземпляра продукта А составляет 7 денеж-

ных единиц, прибыль от реализации одного экземпляра продукта Б составляет 6

С учетом заданных ограничений на ресурсы вам надо рассчитать опти-

мальные количества изделия А и изделия Б, производимых за одну рабочую сме-

ну, для получения предприятием максимальной прибыли.

Методические указания по выполнению практической работы

Составьте выражение для целевой функции и запишите его в ячейку В15

Здесь количество каждого из изделий умножается на прибыль от реализации од-

3. Сформулируйте ограничения. Реальные затраты не должны превышать лими-

ты на ресурсы. Запишите в ячейки диапазона Е3:Е5 расчетные формулы для рас-

хода ресурсов соответственно по сырью, людям и транспорту.

4. В меню СЕРВИС выберите ПОИСК РЕШЕНИЯ (рис.2). В качестве целевой

укажите ячейку $B$15 и поставьте переключатель РАВНОЙ на максимальному

значению. В поле изменяя ячейки запишите ячейки $B$9:$C$9, в коорых будут

выведены результаты расчета количества изделий, производимых за смену.

В поле ограничения к ограничениям (2, 3, 4) следует добавить требова-

ния на неотрицательность и целочисленность результата (так как количество из-

Щелкните по кнопке ВЫПОЛНИТЬ. Результаты приведены на рис.3

Решение транспортной задачив Ms Excel «Доставка то-

варов со складов в магазины с минимальными транс-

Цель задачи: научиться строить оптимальные модели транспортировки

товаров со складов в магазины, используя инструмент

шения из меню Сервис и средства линейного программирования

Технические и программные средства: компьютер класса IBMPC, та-

Рассмотрим производственную модель при следующих условиях: имеются

три склада с товарами и два магазина. Количество товаров на каждом из складов

80, 60 и 120 тонн соответственно. Количество товара, которое требуется доста-

вить в каждый из магазинов, 170 и 100 тонн. Расценки (стоимость перевозок в

руб.) на транспортировку товара для каждой пары склад-магазин представлены

Определить количество товара, доставляемое с каждого из складов в магази-

ны, при условии минимальных расходов на транспортировку.

Методические указания по выполнению практической работы

и Е3:Е5 внесите значения стоимостей перевозок для

Выражение для целевой функции (1) представляет собой сумму транс-

портных затрат, где стоимость перевозки для каждой пары склад-магазин

умножается на количество доставляемого товара. Это именно те затраты, кото-

рые по условию задачи требуется свести к минимуму.

Для успешного решения транспортной задачи крайне важно

корректно задать систему ограничений. Рассматриваемый пример транспорт-

ной задачи относится к сбалансированной задаче, где суммарное количество

товара на трех складах равно количеству товара, запрашиваемому двумя мага-

В данном случае суммарное количество равно 270 тонн. То есть при лю-

бых комбинациях маршрутов перевозок по схеме склад-магазин со всех трех

складов товар должен быть вывезен полностью и доставлен в два магазина.

Отсюда следует первая группа ограничений. В таблице на рис. 1 в ячейку

В ячейку $B$6 запишите выражение для суммы товара на трех складах:

Каждое из выражений (2-4) задает ограничения на равенство суммар-

ного количества товаров, доставленных в оба магазина, количеству товара, со-

держащемуся на каждом из складов. Ограничение (5) контролирует суммарное

5. Вторая группа ограничений составляется для каждого из магазинов. В

Эти выражения говорят о том, что суммарное количество товара, достав-

ленное в каждый из магазинов со всех трех складов, должно быть ограничено

Для решения задачи воспользуемся инструментом ПОИСК РЕШЕ-

НИЯ из меню СЕРВИС, диалоговое окно которого приведено на рис. 3

УСТАНОВИТЬ ЦЕЛЕВУЮ ЯЧЕЙКУ запишите адрес $C$7, а

8. В список ОГРАНИЧЕНИЯ внесите числовые значения (из условий за-

В список ОГРАНИЧЕНИЯ добавьте требование на неотрицательность ре-

зультата (количество товара не может выражаться отрицательным числом) :

Обратите внимание. Что выражения (2-7) и (8-13) ссылаются на одни и те же

ячейки, задавая тем самым управляющие ограничения вычислительному процес-

су. По сути, это просто разделенные на две части выражения:

9. В поле ИЗМЕНЯЯ ЯЧЕЙКИвведите $D$3:$D$ 5 и $F$3:$F$5, отведен-

ные на рис. 1 под искомые значения доставленного товара в каждый из магази-

нов. При записи двух диапазонов их следует разделять точкой с запятой, напри-

10. Щелкните по кнопке ВЫПОЛНИТЬ и проанализируйте полученное ре-

шение (рис. 4). Как видно, с учетом всех предусмотренных ограничений мини-

мальная стоимость перевозки составляет 196500 руб.

1. Михеева Е.В., Практикум по информационным технологиям в профессио-

нальной деятельности:учебное пособие для студ. учреждений сред.проф. об-

разования/Михеева Е.В.–10-е изд., — М.: Издательский центр Академия, 2014,

2. Михеева Е.В., Практикум по информатике, учебное пособие для студ. учре-

ждений сред.проф. образования/ Михеева Е.В.- М.:Издательский центр Ака-

3. Зеньковский В.А., Применение Excel в экономических и инженерных расче-

Данное методическое пособие, составленное в соответствии с рабочей про-

обучающимся сформировать умения и навыки по компьютерному моделирова-

Представленные в пособии практические работы выполняются в соответ-

ствии с тематическим планом рабочей программы учебной дисциплины «Инфор-

мационные технологии» по теме 2.4. «Технология обработки числовой инфор-

мации — экономической, статистической» с учетом требований

освоения учебной дисциплины, а именно: в результате освоения учебной дисци-

— использовать компьютерные технологии при моделировании и оптимизации

производственных задач с использованием инструмента MS Excel«Поиск

Задачи на оптимизацию (минимизацию) имеют довольно высокий уровень

сложности, поэтому требует от учащихся большого внимания при изучении

методических указаний, хороших навыков работы в Ms Excel, а также понима-

[expert_bq id=»1570″]Существует другой вид моделей, в которых возникают незатухающие колебания, это модели, имеющие на фазовых портретах предельные циклы. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Существует другой вид моделей, в которых возникают незатухающие колебания, — это модели, имеющие на фазовых портретах предельные циклы. Такая модель существует для системы конкурирующих видов — это модель Холлинга—Тэннера.
Скорость роста популяции жертв x‘₁ в этой модели равна сумме трех величин:

Моделирование с помощью EXCEL.

Компьютерные модели легко вписываются в традиционных практических занятиях, позволяя преподавателю продемонстрировать на экране компьютера многие эффекты, а также позволяют организовать новые нетрадиционные виды учебной деятельности.