1 AKTYWACJA POLECENIA SOLVER DO JAKICH ZADAŃ WYKORZYSTAMY SOLVERA? PROSTY PRZYKŁAD SOLVERA WIĘCEJ O SOLVERZE...

Transkrypt

1 Analiza danych przy użyciu Solvera Informatyka ekonomiczna laboratorium Spis treści 1 AKTYWACJA POLECENIA SOLVER DO JAKICH ZADAŃ WYKORZYSTAMY SOLVERA? PROSTY PRZYKŁAD SOLVERA WIĘCEJ O SOLVERZE PRZYKŁADY WYKORZYSTANIA NARZĘDZIA SOLVER LITERATURA Aktywacja polecenia Solver Do narzędzia Solver można uzyskać dostęp za pomocą polecenia Dane/Analiza/Solver. Jeżeli nie można go znaleźć, trzeba zainstalować dodatek Solver. Jest to prosta operacja składająca się z następujących kroków: 1. Wybrać polecenie Przycisk pakietu Office/Opcje programu Excel. 2. W oknie dialogowym Opcje programu Excel uaktywnić kartę Dodatki. 3. W dolnej części okna z listy rozwijanej Zarządzaj wybrać pozycję Dodatki programu Excel i kliknąć przycisk Przejdź. Excel wyświetli okno dialogowe Dodatki. 4. W oknie tym obok opcji Dodatek Solver umieścić symbol zaznaczenia i kliknąć przycisk OK. Po wykonaniu tych kroków dodatek Solver będzie ładowany każdorazowo podczas uruchamiania Excela. 2 Do jakich zadań wykorzystamy Solvera? Zagadnienia programowania liniowego dotyczą modelowania i optymalizacji wielu problemów decyzyjnych, na przykład: optymalna wielkość produkcji przy podanych ograniczeniach zasobów, zagadnienia transportowe, gdzie minimalizujemy koszt przewozu przesyłek, problem mieszkanki (diety), gdzie określamy konieczną ilość posiadanych składników tak, aby przy najniższym koszcie dostarczyć wymaganych ilości czynników, problem rozdziału robót, w którym określamy, jak rozdzielić zadania miedzy pracowników o różnej wydajności tak, aby łączny czas ich pracy był najmniejszy. Na potrzeby zajęć omówione zostaną tylko niektóre aspekty tej metody. Do ich rozwiązywania posłuży wbudowane w arkusz kalkulacyjny Excel specjalne narzędzie Solver. Programowanie liniowe opiera się w głównej mierze na tworzeniu modeli rzeczywistości. Głównym elementem modelu jest funkcja celu, dla której wartość ma podlegać pewnemu kryterium opłacalności (minimalizacji lub maksymalizacji). Model zawiera zmienne decyzyjne: 1/15

2 współczynniki funkcji celu: oraz pewne warunki ograniczające dopuszczalne wartości zmiennych decyzyjnych i współczynników funkcji celu. Rozwiązanie większości problemów polega na znalezieniu takich wartości zmiennych wyrażona określonym wzorem:, aby funkcja celu osiągnęła maksimum lub minimum. Działanie narzędzia Solver zostanie zaprezentowane na poniższych przykładach. 3 Prosty przykład Solvera Zaczniemy od prostego przykładu demonstrującego użycie Solvera, a później przejdziemy do przykładów bardziej skomplikowanych, prezentujących szersze zastosowanie tego narzędzia. Na rysunku 1 widzimy arkusz, który służy do obliczania zysku osiągniętego ze sprzedaży trzech produktów (skoroszyt trzy_produkty.xlsx). Kolumna B zawiera liczbę sztuk każdego produktu, kolumna C zysk ze sprzedaży jednej sztuki, a w kolumnie D widzimy zysk sumaryczny dla wszystkich sprzedanych sztuk danego produktu. W komórce D6 zszumowany jest zysk ze sprzedaży wszystkich produktów. Rysunek 1 Za pomocą Solvera określa się, ile sztuk każdego z produktów należy sprzedać, aby osiągnąć największy zysk Już na pierwszy rzut oka widać, że największy zysk przynosi produkt C. Wydaje się, że najlepszym rozwiązaniem będzie produkowanie wyłącznie tego produktu i że nie ma potrzeby, by korzystać z Solvera. Jednak w większości przypadków firma będzie musiała wziąć pod uwagę różne dodatkowe ograniczenia, takie jak: łączna wydajność produkcyjna firmy to 300 sztuk produktów dziennie; firma musi zrealizować zamówienie na 50 sztuk produktu A; firma spodziewa się w najbliższym czasie zamówienia na 40 sztuk produktu B; zapotrzebowanie na produkt C na rynku jest niewielkie, dlatego firma planuje wyprodukowanie najwyżej 40 sztuk tego produktu. Powyższe cztery ograniczenia znacznie utrudniają udzielenie odpowiedzi na pytanie, jak osiągnąć największy zysk. Jest to zadanie w sam raz dla Solvera. 2/15

3 Zanim przejdzie się do dalszych szczegółów, należy zapoznać się z procedurą korzystania z Solvera. Oto kroki, które należy wykonywać: 1. Skonstruować arkusz, wpisując do niego wartości i formuły. 2. Wybrać polecenie Dane/Analiza/Solver, aby otworzyć okno dialogowe Solver Parametry. 3. Określić komórkę wynikową (inaczej komórkę celu). 4. Określić zakres zawierający komórki zmieniane. 5. Zdefiniować warunki ograniczające. 6. Jeżeli jest to konieczne, ustawić odpowiednie opcje Solvera. 7. Wydać Solverowi polecenie rozwiązania problemu. Aby rozpocząć pracę Solvera i zrealizować omawiany przykład, należy wybrać polecenie Dane/Analiza/Solver. Pojawi się okno dialogowe, pokazane na rysunku 2. Rysunek 2 Okno dialogowe Solver parametry W tym przykładzie komórką celu jest D6 oblicza ona całkowity zysk ze sprzedaży trzech produktów. 1. W oknie dialogowym Solver Parametry znajduje się pole o nazwie Komórka celu. Należy wprowadzić do niego komórkę D6 (lub przesunąć wskaźnik myszy na tę komórkę). 2. Ponieważ chce się uzyskać maksymalną wartość tej komórki, należy zaznaczyć opcję Maks. 3. Należy zdefiniować komórki zmieniane (znajdują się one na obszarze B3:B5). Następny etap polega na zdefiniowaniu warunków ograniczających zadanie. Dodajemy je do listy pojedynczo. 4. Aby dodać warunek, należy kliknąć przycisk Dodaj. Pokaże się okno dialogowe Dodaj warunek ograniczający, przedstawione na rysunku 3. Składa się ono z trzech części: adresu komórki, operatora i wartości warunku ograniczającego. Rysunek 3 Okno dialogowe Dodaj warunek ograniczający 5. Nasz pierwszy warunek polega na tym, że łączna wydajność produkcyjna firmy ma wynosić 300 egzemplarzy produktów dziennie. W polu Adres komórki należy wpisać B6, a następnie wybrać z listy operator =" i jako wartość wpisać /15

4 6. Czynności te należy powtórzyć w celu zdefiniowania pozostałych warunków. Należy skorzystać z tabeli 1, która prezentuje wszystkie warunki ograniczające tego zadania. Tabela 1 Warunki ograniczające zadanie Warunek ograniczający Wyrażenie Łączna produkcja 300 sztuk B6=300 Co najmniej 50 sztuk produktu A B3>=50 Najwyżej 40 sztuk produktu B B4>=40 Nie więcej niż 40 sztuk produktu C B5<=40 7. Po zdefiniowaniu wszystkich warunków należy kliknąć przycisk OK, aby powrócić do okna dialogowego Solver Parametry, które teraz wyświetla podane przez użytkownika ograniczenia. W tym momencie Solver ma już wszystkie dane potrzebne do rozwiązania problemu (rysunek 4). Rysunek 4 Okno Solver Parametry po zdefiniowaniu warunków 8. Należy kliknąć przycisk Rozwiąż, aby Solver rozpoczął pracę nad zadaniem. Wynik jego obliczeń pokaże okno dialogowe przedstawione na rysunku 5. Na tym etapie pracy z Solverem można: Rysunek 5 Solver wyświetla rozwiązanie zadania w oknie dialogowym Solver Wyniki zamienić pierwotną wartość komórki zmienianej na wartość rozwiązania lub przywrócić pierwotną wartość komórki zmienianej, utworzyć jeden z trzech możliwych raportów: wyników, wrażliwości i granic, zapisać rozwiązanie w formie scenariusza, dzięki czemu będzie można z niego korzystać za pomocą Menedżera scenariuszy. 4/15

5 Jeżeli postanowi się utworzyć raporty (wyników, wrażliwości lub granic), Excel umieści każdy z nich w osobnym arkuszu i nada im odpowiednie nazwy. Na rysunku 6 widać raport wyników. Warto zwrócić uwagę na część zawierającą warunki ograniczające: dwa z nich mają status wiążący. Oznacza to, że warunki te zostały spełnione bez żadnego zapasu zmian wartości. Microsoft Excel 12.0 Raport wyników Arkusz: [trzy_produkty.xlsx]arkusz1 Raport utworzony: :39:08 Komórka celu (Maks) Komórka Nazwa Wartość początkowa Wartość końcowa $D$6 Suma Zysk zł zł Komórki decyzyjne Komórka Nazwa Wartość początkowa Wartość końcowa $B$3 Produkt A Sztuki $B$4 Produkt B Sztuki $B$5 Produkt C Sztuki Warunki ograniczające Komórka Nazwa Wartość komórki formuła Status Luz $B$6 Suma Sztuki 300 $B$6=300 Niewiążące 0 $B$3 Produkt A Sztuki 50 $B$3>=50 Wiążące - $B$4 Produkt B Sztuki 210 $B$4>=40 Niewiążące 170 $B$5 Produkt C Sztuki 40 $B$5<=40 Wiążące 0 Rysunek 6 Jeden z trzech raportów generowanych przez Solvera W arkuszu Arkusz1 można teraz zobaczyć efekt działania Solvera, czyli dobrane liczby sztuk produktów tak, by przy spełnieniu podanych warunków zysk był jak największy (rysunek 7). Efekt był możliwy dlatego, że komórki zmieniane (B3:B5) mają poprzez formuły wpływ na komórkę celu (D6). Sztuki Zysk na sztukę Zysk Produkt A zł 650 zł Produkt B zł zł Produkt C zł 880 zł Suma zł Rysunek 7 Wielkość produkcji po zastosowaniu Solvera Na tym prostym przykładzie zapoznano się z działaniem Solvera. Zadanie było łatwe i być może jego samodzielne rozwiązanie nie zabrałoby więcej czasu. Nie zawsze jednak będzie to takie proste. OSTRZEŻENIE! Jeśli zaznaczy się opcję zastępującą zmienione oryginalne komórki, nie będzie możliwe odtworzenie pierwotnych wartości za pomocą polecenia Cofnij. 5/15

6 4 Więcej o Solverze Zanim przejdzie się do bardziej złożonych przykładów, należy zapoznać się z oknem dialogowym Solver Opcje. Okno umożliwia kontrolę różnych aspektów procesu znajdowania wyników zadania, a także zapisywanie i odczytywanie parametrów modelowych w ramach arkusza. Często zdarza się tak, że Solver nie może znaleźć rozwiązania, podczas gdy użytkownik jest przekonany o tym, że ono istnieje. Z reguły wystarczy wtedy zmienić jedną lub kilka opcji Solvera i uruchomić go ponownie. W tym celu należy wybrać przycisk Opcje w oknie dialogowym Solver Parametry. Rysunek 8 przedstawia okno dialogowe Solver Opcje, które pojawi się po wybraniu tego przycisku. Oto lista dostępnych opcji Solvera: Rysunek 8 Okno dialogowe Solver Opcje umożliwia kontrolę różnych aspektów pracy Solvera Maksymalny czas tu można określić w sekundach maksymalny czas, jaki Solver ma poświęcić na rozwiązanie jednego zadania. Jeżeli ten czas zostanie przekroczony, Solver wyświetli informację, a użytkownik będzie mógł odpowiednio powiększyć parametr. Liczba iteracji należy wprowadzić maksymalną liczbę obliczeń pośrednich, jaką Solver może wykonać. Dokładność tutaj określa się precyzję, z jaką formuły wynikowe i formuły warunków ograniczających mają spełniać te warunki. Im mniejsza dokładność, tym szybciej Solver znajdzie rozwiązanie. Tolerancja tu wyznacza się maksymalny procent dozwolonych błędów dla rozwiązań mających postać liczb całkowitych. Zbieżność tutaj wpisuje się liczbę o wartości z przedziału, która określi dozwoloną liczbę zmian, zanim Solver zakończy pracę. To ustawienie dotyczy tylko zadań o charakterze nieliniowym. Przyjmij model liniowy należy zaznaczyć tę opcję, jeżeli chce się przyspieszyć proces szukania rozwiązania. Jednak należy pamiętać, że działa ona tylko wtedy, gdy wszystkie zależności w modelu mają charakter liniowy. Opcja ta nie jest dostępna, gdy zmieniane komórki są mnożone lub dzielone, a także wtedy, gdy zadanie zawiera zależności wykładnicze. Przyjmij nieujemne gdy zaznaczy się tę opcję, Solver przyjmie jako dolne ograniczenie tych wszystkich komórek zmienianych, w których to ograniczenie nie zostało zdefiniowane. Automatyczne skalowanie opcja ta jest przydatna wtedy, gdy wielkości wartości komórek w zadaniu różnią się znacząco na przykład przy wyznaczaniu maksymalnego stosunku procentowego dużych wartości. Pokaż wyniki iteracji opcję tę należy zaznaczyć, jeśli chce się, aby Solver po każdej iteracji przerywał pracę i pokazywał jej wyniki. 6/15

7 Grupy opcji Estymaty, Pochodne i Szukanie dzięki nim można kontrolować niektóre techniczne aspekty rozwiązania. Zazwyczaj nie ma potrzeby zmieniania tych ustawień. Załaduj model ten przycisk wywołuje okno dialogowe Załaduj model. Można w nim określić adres arkusza zawierającego zestaw parametrów Solvera, które chce się załadować. Zapisz model ten przycisk wywołuje okno dialogowe Zapisz model. Tutaj określa się adres arkusza, w którym zapisze się parametry modelu. Potrzeba zapisania modelu pojawia się wtedy, gdy korzysta się z kilku zestawów parametrów Solvera w jednym arkuszu. Excel automatycznie zapisuje pierwszy model Solvera razem z arkuszem (za pomocą ukrytych nazw). Jeżeli zapisze się dodatkowe modele, informacje zostaną zachowane w postaci formuł odpowiadających tym ustawieniom (ostatnia komórka zapisanego obszaru to formuła tablicowa, która zawiera ustawienia opcji). 5 Przykłady wykorzystania narzędzia Solver 5.1 Rozwiązywanie równoważnych równań liniowych Przykład pokazuje, jak rozwiązać zestaw trzech równań liniowych z 3 zmiennymi. Oto przykładowy zestaw takich równań (skoroszyt rownania_liniowe.xlsx): Solver udzieli odpowiedzi na następujące pytanie: Jakie wartości, i będą stanowić rozwiązanie wszystkich trzech równań?" Rysunek 9 przedstawia skoroszyt rownania_liniowe.xlsx przygotowany do rozwiązania problemu. W skoroszycie znajdują się trzy nazwane komórki, które sprawiają, że formuły są czytelniejsze. Oto one: x: C11 y: C12 z: C13 Rysunek 9 Solver spróbuje rozwiązać zestaw równań liniowych 7/15

8 Początkowo w trzech nazwanych komórkach wstawiono wartość 1 (oczywiście nie jest to rozwiązanie). Trzy równania są reprezentowane przez następujące formuły z zakresu B6:B8: B6: =(4*x) + (y) (2*z), B7: =(2*x) (3*y) + (3*z), B8: =-(6*x) (2*y) +(z). Formuły używają wartości zawartych w nazwanych komórkach x, y, z. Zakres C6:C8 przechowuje pożądany wynik dla tych trzech formuł. Solver zmodyfikuje wartości komórek x, y, z (czyli komórki zakresu C11:C13) uwzględniając następujące ograniczenia: B6 = C6, B7 = C7, B8 = C8. UWAGA! Rozpatrywany problem nie ma funkcji (komórki) celu, ponieważ nie próbuje zmaksymalizować lub zminimalizować. Jednakże okno dialogowe Solver Parametry proponuje zdefiniowane formuły w polu Komórka celu. A zatem wystarczy określić odwołanie do dowolnej komórki posiadającej formułę (np. B6). Rysunek 10 przedstawia rozwiązanie. Wartości komórek: x = 0,75; y = -2,0 i z = 0,5 stanowią rozwiązanie wszystkich trzech równań. Rysunek 10 Solver rozwiązał równania równoważne UWAGA! Trzeba wiedzieć, że układ równań liniowych może posiadać jedno rozwiązanie, nieskończoną liczbę rozwiązań lub może nie mieć rozwiązania. 5.2 Optymalizacja programu produkcji betoniarni Dwa rodzaje pustaków Betoniarnia produkuje dwa rodzaje pustaków: zwykły i z gryzem marmurowym. Każdego dnia do dyspozycji ma 800 pustych form metalowych. Sprzedaż każdego zwykłego pustaka przynosi zysk 2,20 zł, pustaka z gryzem 8/15

9 marmurowym 2,25 zł. Aby wyprodukować jeden zwykły pustak, potrzeba 0,5 kg cementu, z gryzem marmurowym 0,4 kg cementu. Cementownia jest w stanie dostarczyć do betoniarni 50 ton cementu dziennie. Dodatkowo do wyprodukowania pustaka z gryzem marmurowym potrzeba 0,2 kg tego gryzu. Kamieniołom jest w stanie dziennie dostarczyć go do betoniarni w ilości 50 kg. Należy tak ustawić produkcję, aby osiągnąć maksymalny zysk dzienny. Na podstawie treści problemu wyodrębniono poszczególne elementy modelu: Zmienne decyzyjne: liczba zwykłych pustaków, liczba pustaków z gryzem marmurowym. Współczynniki funkcji celu: zysk na wyprodukowanym pustaku 2,20 dla, 2,25 dla. Funkcja celu przyjmuje więc postać: Dodatkowo wyodrębniono Warunki ograniczające: ze względu na liczbę form metalowych, ze względu na ilość cementu, ze względu na ilość gryzu marmurowego. oraz oczywiście: i. Dwa ostatnie warunki są bardzo ważne z tego powodu, że funkcja Solver poszłaby na łatwiznę'' i maksymalizowałaby zysk, przyjmując wartości ujemne dla zmiennych decyzyjnych, a nam przecież nie o to chodzi. Przeniesienie wyżej przedstawionych elementów do arkusza Excela (skoroszyt betoniarnia.xlsx, arkusz 2 pustaki) pozwoli sprawnie wykorzystać narzędzie Solver do rozwiązania problemu. Widok arkusza przedstawia rysunek 11. Funkcja celu Zysk jednostkowy Ilość Wartość Zużycie cementu Zużycie gryzu Pustaki zwykłe 2,20 zł 1 2,20 zł 0,5 0 Pustaki z gryzem 2,25 zł 1 2,25 zł 0,4 0,2 Razem: 2 4,45 zł 0,9 0,2 Ograniczenia Ilość form metalowych 800 Dysponowany cement Dysponowany gryz 50 Rysunek 11 Widok arkusza Excel z przygotowanymi danymi do użycia narzędzia Solver Dane w kolumnach Wartość, Zużycie cementu oraz Zużycie gryzu są wyliczane. W dolnym wierszu arkusza są one zsumowane (D4:G4). W kolumnę Ilość zawierającą zmienne decyzyjne, wpisano tymczasowo wartości. 9/15

10 Funkcja celu, zapisana jako suma wartości zysku dla obu asortymentów, znajduje się w komórce D4. Poniżej głównej tabeli umieszczono tabelkę z ograniczeniami. Kolorami zaznaczono odniesienia ograniczeń do wyliczonych wartości w tabeli głównej. I tak np. Ilość form metalowych (komórka B6) ogranicza sumę liczby możliwych do wyprodukowania pustaków (C4). Tak przygotowane dane poddano obróbce za pomocą narzędzia Solver. Zaznaczono komórkę D4 zawierającą funkcję celu, którą chcemy zmaksymalizować, i uruchomiono narzędzie Solver. Parametry niezbędne do rozwiązania niniejszego przykładu muszą zostać wprowadzone tak, jak pokazano na rys.12. Rysunek 12 Okno parametrów Solvera dla przykładu betoniarni z 2 rodzajami pustaków W oknie Solver uruchom parametry obliczenia przyciskiem Rozwiąż. W kolejnym oknie, Solver Wyniki, należy wybrać opcję Przechowaj rozwiązanie i kliknąć przycisk OK. Wyniki przedstawiono na rysunku 13. Były one oczywiście intuicyjnie oczekiwane. Z uwagi na prostotę proponujemy wykonać samodzielnie ćwiczenie, nieznacznie modyfikując dane z tego przykładu. Funkcja celu Zysk jednostkowy Ilość Wartość Zużycie cementu Zużycie gryzu Pustaki zwykłe 2,20 zł ,00 zł Pustaki z gryzem 2,25 zł ,50 zł Razem: ,50 zł Ograniczenia Ilość form metalowych 800 Dysponowany cement Dysponowany gryz 50 Rysunek 13 Widok wynikowy arkusza z 2 pustakami po przeliczeniu danych narzędziem Solver Trzy rodzaje pustaków Załóżmy, że betoniarnia zwiększyła asortyment produkcji pustaków o typ pustaki wzmocnione (arkusz 3 pustaki), których produkcja przynosi zysk jednostkowy w wysokości 2,30 zł przy jednostkowym zużyciu cementu w ilości 1,2 kg oraz gryzu marmurowego w ilości 0,2 kg. Załóżmy także, że w cementowni nastąpiła awaria, a betoniarnia dysponuje zapasem tylko 400 kg cementu. Pozostałe dane jak w przykładzie Należy ustalić taki asortyment produkcji przy istniejących ograniczeniach, aby zysk był jak najwyższy. Rozwiązanie tego ćwiczenia nie jest już tak oczywiste jak w powyższym przykładzie. Zastosowanie narzędzia wspomagającego obliczenia jest w tym przypadku zdecydowanie zalecane. Zastosujmy arkusz 3 pustaki z danymi wyjściowymi, by obliczyć maksymalną wartość dla komórki D5 za pomocą narzędzia Solver. 10/15

11 Procedura wprowadzenia parametrów obliczeniowych do narzędzia Solver jest identyczna jak w przykładzie 1. Należy uwzględnić nieujemność liczby sztuk pustaków wzmocnionych. Wyniki ćwiczenia powinny przybrać taką postać, jak pokazano na rysunku 14. Funkcja celu Zysk jednostkowy Ilość Wartość Zużycie cementu Zużycie gryzu Pustaki zwykłe 2,20 zł ,00 zł Pustaki wzmocnione 2,30 zł 31,3 71,88 zł 37,5 6,25 Pustaki z gryzem 2,25 zł ,19 zł 87,5 43,75 Razem: ,06 zł Ograniczenia Ilość form metalowych 800 Dysponowany cement 400 Dysponowany gryz 50 Rysunek 14 Widok wynikowy arkusza z 3 pustakami po przeliczeniu danych narzędziem Solver Jak widać, otrzymano wyniki z dokładnością do ułamkowych części pustaka. Wnioski i ostateczną interpretację wyników pozostawiamy Czytelnikowi. 5.3 Minimalizacja kosztów wysyłki Ten przykład (skoroszyt koszty_przesylki.xlsx) polega na znalezieniu alternatywnych możliwości przesyłania towarów przy jednoczesnym zachowaniu minimalnego poziomu kosztów przesyłki (rys. 15). Firma ma hurtownie w Warszawie, Krakowie i Poznaniu. Sklepy detaliczne znajdują się w różnych miastach Polski. Z każdego z nich napływają zamówienia, które firma przesyła do jednej z hurtowni. Firma chce zrealizować wszystkie zamówienia, wykorzystując dostępny stan magazynów w hurtowniach i utrzymując koszty przesyłek na najniższym poziomie. Omawiany skoroszyt jest dość skomplikowany, dlatego najpierw poznamy poszczególne jego elementy: Tabela kosztów wysyłki ta tabela (zakres C2:F8) prezentuje wysokość kosztów przesyłki z każdej hurtowni do sklepów. Na przykład koszt przesyłki z Poznania do Koszalina wynosi 58 zł. Zamówienia poszczególnych sklepów te informacje pojawiają się w komórkach znajdujących się na obszarze C12:C17. Na przykład Koszalin potrzebuje 150 sztuk towaru, Katowice 225 sztuk itd. Komórka C18 zawiera sumę zamówień wszystkich sklepów. Sztuki do wysłania w obszarze D12:F17 znajdują się komórki, na których Solver dokonuje odpowiednich modyfikacji (dla wszystkich wartością początkową jest liczba 25). Kolumna G zawiera formuły podsumowujące liczbę egzemplarzy produktów, jakie należy wysłać do każdego ze sklepów. Stan magazynów w hurtowni wiersz 20. pokazuje stany magazynów każdej hurtowni, a wiersz 21. zawiera formuły, które odejmują od nich liczbę wysłanych towarów (wiersz 18.). Koszty wysyłki wiersz 24. zawiera formuły, które wyliczają koszty przesyłki. W komórce D24 znajduje się formuła (skopiowana do dwóch komórek znajdujących się po jej prawej stronie), która ma następującą postać: =SUMA.ILOCZYNÓW(D3:D8.D12:D17) 11/15

12 Rysunek 15 Arkusz wyznaczający najtańszy sposób wysyłania towaró z hurtowni do poszczególnych sklepów firmy Komórka G24 podaje wynik końcowy, czyli sumę kosztów przesłania towarów do wszystkich sklepów. Solver wstawia wartości w obszarze D12:F17 tak, aby koszty przesyłki były jak najniższe, dbając jednocześnie o zrealizowanie wszystkich zamówień na nowe towary. Inaczej mówiąc, minimalizuje wartość komórki C24 poprzez odpowiednie modyfikacje wartości komórek D12:F17, które są poddane następującym ograniczeniom: Liczba egzemplarzy produktów zamówionych przez każdy ze sklepów musi być równa liczbie wysłanych sztuk produktów (czyli wszystkie zamówienia muszą być zrealizowane). Warunek ten wyrażają następujące równania: C12=G12 C14=G14 C16=G16 C13=G13 C15-G15 C17=G17 Wartości komórek zmienianych nie mogą być liczbami ujemnymi, ponieważ nie można wysłać ujemnej liczby przesyłek. Warunek ten określają następujące nierówności: D12 >= 0 E12 >= 0 F12 >=0 D13 >= 0 E13 >= 0 F13 >=0 D14 >= 0 E14 >= 0 F14 >=0 D15 >= 0 E15 >= 0 F15 >=0 D16 >= 0 E16 >= 0 F16 >=0 D17 >= 0 E17 >= 0 F17 >=0 Liczba egzemplarzy produktów, które pozostały w magazynie, nie może być ujemna, ponieważ hurtownia nie może wysłać więcej towarów, niż ma w magazynach. Ten warunek przedstawiają następujące nierówności: D21 >= 0 E21>= 0 F21 >= 0 UWAGA! Zanim Solver rozpocznie obliczenia, można spróbować samemu zminimalizować koszty przesyłki, wprowadzając ręcznie wartości w komórkach D12:F17. Należy przy tym upewnić się, że wartości spełniają wszystkie warunki ograniczające. Nie jest to łatwe zadanie, prawda? Teraz już wiadomo, jak szerokie są możliwości Solvera. 12/15

13 Zdefiniowanie problemu wcale nie jest proste, trzeba przecież wpisać 27 warunków ograniczających. Jeżeli podano już wszystkie potrzebne informacje, należy kliknąć przycisk Rozwiąż, aby Solver rozpoczął pracę nad zadaniem. Rysunek 16 przedstawia rozwiązanie, które podaje Solver po dokonaniu obliczeń. Całkowity koszt przesyłek przy spełnieniu wszystkich warunków wyniósł zł. Warto zauważyć, że do Gdańska towar wysyłany jest z dwóch hurtowni: z Łodzi i z Warszawy. Ta be la kosztów wysyłki Pozna ń Łódź Warszawa Koszalin 58 zł 47 zł 108 zł Katowice 87 zł 46 zł 100 zł Białystok 121 zł 30 zł 57 zł Gdańsk 149 zł 66 zł 83 zł Szczecin 62 zł 115 zł 164 zł Kielce 128 zł 28 zł 38 zł To wa ry d o wys ła nia z... Do wysłania S kle p Za mó wie nie Pozna ń Łódź Warszawa Koszalin Katowice Białystok Gdańsk Szczecin Kielce Razem Stan magazynowy Początkowy stan magazynu w hurtowni: Zostało: Koszty wysyłki: zł zł zł zł Razem Rysunek 16 Rozwiązanie uzyskane przez Solvera 5.4 Optymalizacja portfela inwestycyjnego W tym przykładzie Czytelnik dowie się, jak wykorzystać narzędzie Solver do wyznaczenia maksymalnej wartości zwrotu portfela inwestycyjnego. Na portfel składa się kilka inwestycji, które przynoszą różny zysk. Zadaniem będzie zdefiniowanie różnorodnych warunków ograniczających, w tym na przykład zmniejszających ryzyko inwestycji. Bez tych ograniczeń rozwiązanie byłoby dziecinnie proste wystarczy zainwestować wszystkie pieniądze w przedsięwzięcie przynoszące największy zysk. Nasz przykład dotyczy spółdzielczej kasy pożyczkowej (skoroszyt inwestycje.xlsx). Jest to instytucja finansowa, która inwestuje pieniądze swoich członków w różnego rodzaju przedsięwzięcia, a także korzysta z nich w celu udzielenia pożyczki innym członkom. Część zysków z tych inwestycji spółdzielnia zwraca swoim członkom w postaci dywidend lub odsetek od depozytów. Ta hipotetyczna spółdzielnia musi ściśle przestrzegać przepisów dotyczących inwestowania, a ponadto jest ograniczona warunkami określonymi przez zarząd. Właśnie te przepisy i ograniczenia stanowią warunki naszego zadania. Na rysunku 17 widać skoroszyt. na którym został oparty ten przykład. Twoja inwestycja to 5 milionów zł. Trzeba spełnić wszystkie poniższe warunki: Kwota zainwestowana w kredyty przeznaczone na zakup nowych samochodów musi być przynajmniej trzy razy większa od kwoty przeznaczonej na kredyty na zakup używanych samochodów (ponieważ druga operacja jest obarczona większym ryzykiem). Warunek ten wyrazi się za pomocą nierówności: C5>=C6*3 13/15

14 Kredyty samochodowe powinny stanowić co najmniej 15 procent portfela: D14>=0,15 Kredyty nieubezpieczone mogą stanowić nie więcej niż 25 procent portfela: E8<= 0,25 Co najmniej 10 procent portfela powinieneś przeznaczyć na lokaty bankowe. Warunek ten wyrazi się za pomocą następującej nierówności: E9>=0,10 Kwota całkowita inwestycji to zł. Żadna inwestycja nie powinna przynosić strat, czyli zysk nie może być ujemny. Aby spełnić ten warunek, trzeba dodać pięć kolejnych warunków, określających, że żadna komórka zmienna nie może przyjmować wartości ujemnej. Rysunek 17 Arkusz, na podstawie którego Solver obliczy maksymalny zysk inwestycji spółdzielczej kasy pożyczkowej Komórki zmieniane znajdują się w obszarze C5:C9. Celem jest osiągnięcie maksymalnej wartości zysku całkowitego w komórce D12. W komórkach zmienianych wpisano wartość początkową Solver uruchomiony przy tych parametrach znajdzie rozwiązanie, które pokazano na rysunku 18 zysk całkowity wyniósł 8,59 procent. Wielkość portfela: ,00 Inwestycja Procent zysku Kwota inwestycji Zysk Procent portfela Kredyty na nowy samochód 6,90% ,45% Kredyty na używany samochód 8,25% ,99% Kredyty mieszkaniowe 8,90% ,95% Kredyty nieubezpieczone 13,00% ,00% Lokaty bankowe 4,60% ,61% RAZEM ,00% Zysk całkowity: 8,59% Kredyty samochodowe 43,44% Rysunek 18 Wynik optymalizacji portfela inwestycyjnego 14/15

15 Zysk w wysokości 8,59 procent nie jest jednak optymalnym rozwiązaniem. Przy włączonej opcji automatycznego skalowania Solver uzyska rozwiązanie, w którym zysk całkowity będzie wynosił 9,25 procent. Jak widać, Solver nie zawsze znajduje optymalne rozwiązanie za pierwszym razem, mimo że w oknie dialogowym wyświetla informację: Solver znalazł rozwiązanie. Wszystkie warunki i ograniczenia optymalizacji są spełnione. Dlatego zanim zacznie się wykorzystywać Solvera do rozwiązywania poważniejszych zadań, należy zapoznać się dobrze z wszystkimi możliwościami, jakie to narzędzie oferuje. Na początku należy wprowadzać różne wartości komórek wejściowych i zmieniać ustawienia w Opcjach, aby lepiej poznać ich działanie. 6 Literatura 1. Waćkowski K., Chmielewski J.M.: Wspomaganie zarządzania projektami informatycznymi. Poradnik dla menedżerów. Helion, Gliwice, 2007, ss Walkenbach J.: Excel 2007 PL. Biblia. Helion, Gliwice, 2007, ss Office.com: Definiowanie i rozwiązywanie problemów za pomocą dodatku Solver Frontline Systems Zawadzka L.: Metody ilościowe w organizacji i zarządzaniu. Część I. Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 1996, ss /15