Solver használata

Optimalizálás célérték kereséssel

Egy változós célérték keresésFeladat.Mennyi legyen a bruttó bér, hogy a (költségtérítés mentes) nettó bér 200000 Ft legyen

Két (több) változós célérték keresésFeladatMennyi legyen a bruttó bér és a költségtérítés , hogy a jövedelem 180000 Ft legyen

OptimalizálásFeladatMennyi legyen a Bruttó bér és a költségtérítés, ha azt szeretnénk, hogy a jövedelem 200000Ft legyen, a levonások a legkisebbek legyenek, a költségtérítés 5 és 18000 Ft között lehet

Célérték keresés

Solver indítása

Solver használatacél cella

A Solver segítségével egy adott cellában – az úgynevezett célcellában – levő képlet optimális értékét keresheti meg a munkalapon..

.

Solver használatamodosuló cellák

A Solver úgy módosítja a megadott változó cellák – az úgynevezett módosuló cellák – értékét, hogy a célcellában található képlettel meghatározott érték legyen a végeredmény

Solver használatakorlátozó feltételek

Korlátozó feltételekkel (megkötések: A Solver által megoldandó problémához megadott korlátozó feltételek. A megkötések vonatkozhatnak a változó cellákra, a célcellára, illetve a célcellához közvetlenül vagy közvetve kapcsolódó egyéb cellákra is.) azt is behatárolhatja, hogy a Solver mekkora értékeket használjon a modellben. A korlátozó feltételek olyan cellákra is vonatkozhatnak, amelyek a célcellában található képletet befolyásolják.

Megoldás előkészítése (Beállítások)• Max. idő: A megoldáskeresés

idejét korlátozza. Bár legnagyobb lehetséges értéke 32 767, a 100 másodperc mint alapérték, a legtöbb kis probléma esetére megfelel.

• Lépésszám: A megoldási eljárás idejét a köztes számolási lépések számának korlátozásával határolja be. Bár legnagyobb lehetséges értéke 32 767, a 100 lépés mint alapérték, a legtöbb kisméretű probléma esetére megfelel.

Solver beállításai• Pontosság: A megoldás pontosságát

szabályozza; a beírt szám dönti el, hogy egy feltételcella értéke egyenlő-e a célértékkel, illetve hogy kielégíti-e az alsó vagy felső korlátot. A pontosság egy 0 (nulla) és 1 közé eső törtszám. Minél kevesebb tizedesjegyet tartalmaz a beírt szám, annál kisebb a pontosság; például a 0,0001 nagyobb pontosságot jelent, mint a 0,01. Minél nagyobb pontosságot szab meg, (azaz minél kisebb számot ad itt meg), annál tovább tart a megoldás.

Solver beállításai• Tűrés: Azt szabja meg, hogy hány

százaléknyi hibát enged meg az optimális megoldáshoz képest, ha a probléma korlátozó feltétele egész szám. Magasabb tűrés általában felgyorsítja a megoldási folyamatot.

• Konvergencia: Ha az utolsó öt iteráció során a célcella értékének relatív változása kisebb, mint a Konvergencia mezőben megadott érték, a Solver leáll. A konvergencia csak nem lineáris problémák esetén használható, értékét egy 0 és 1 közé eső törtszámmal kell megadni.

Solver beállításai• Lineáris modell feltételezése: Gyorsabb a megoldási folyamat, ha a

modell minden összefüggése lineáris, tehát egy lineáris optimalizálási problémát kell megoldania.

• Nemnegatív feltételezése: Bekapcsolása esetén a Solver nulla értéket állít be alsó korlátnak azoknál a módosuló celláknál, amelyekhez nem adott meg alsó korlátot a Korlátozó feltétel felvétele párbeszédpanel Korlátozó feltétel mezőjében.

• Nagyságrendek felismerése: Bekapcsolja az automatikus léptékváltást, ha a bemeneti és kimeneti értékek nagyságrendekkel különböznek - például amikor a nyereség (százalék) a beruházások összegétől (millió forint) függ.

• Kijelzés lépésenként: Megszakítja a Solver működését, hogy megmutassa minden egyes lépés eredményét.

Solver beállításai

• Közelítés• Az egydimenziós keresési eljárásokban az

alapváltozók kezdeti értékének becslésére használt módszert (négyzetes vagy érintőmódszer) határozza meg.

• Érintő: Lineárisan extrapolál egy érintővektorból kiindulva.

• Kvadratikus: Négyzetes extrapolációt használ. A módszer különösen az erősen nem lineáris problémáknál eredményes.

Solver beállításai

• Keresés• Azt adja meg, hogy a Newton- vagy a konjugált algoritmust

használja-e, amikor a közelítő lépéseknél eldönti a keresési irányt.

• Newton: Egy kvázi Newton-módszer, amely általában több memóriát, de kevesebb közelítő lépést használ, mint a konjugált módszer.

• Konjugált: Kevesebb memóriát használ, mint a Newton-módszer, de általában több közelítő lépésre van szüksége az adott szintű pontosság eléréséhez. Próbálja ki ezt a módszert, ha a probléma nagyméretű és a memória korlátozott, vagy ha a közelítő lépések során az eredmények túl lassan változnak.

Solver beállításai

• Modell betöltése: Megjeleníti a Modell betöltése párbeszédpanelt, ahol megadhatja, melyik modellt szeretné betölteni.

• Modell mentése: Megjeleníti a Modell mentése párbeszédpanelt, ahol megadhatja, hova szeretné a modellt menteni. Csak akkor kattintson ide, ha a munkalappal együtt egynél több modellt szeretne menteni - az első modell mentése automatikus.

Probléma megoldásaHa jelentést szeretne készíteni a megoldás alapján, miután a Solver megoldást talál, akkor a Jelentések mezőben válasszon ki egy jelentéstípust, majd kattintson az OK gombra. A jelentés a munkafüzet új lapján jön létre. Ha a Solver nem talál megoldást, a jelentés készítésére vonatkozó beállítás nem érhető el. Ha menteni szeretné a módosuló cellák értékét később megjeleníthető esetként, kattintson a Solver eredmények párbeszédpanelen az Eset mentése parancsra, majd írja be a kívánt nevet az Eset neve mezőbe

Eredmény jelentés

Érzékenység jelentésMicrosoft Excel 12.0 Érzékenység jelentésMunkalap: [Celert_solver_off2007megoldas.xlsx]Munka1Készült: 2012. 02. 26. 20:31:27

Módosuló cellák Végső Redukált

Cella Név Végérték gradiens

$B$3 Bruttóbér 274013,8512 0

$B$4 Költségtérítés 18000 -0,505570593

Korlátozó feltételek Végső Lagrange

Cella Név Végérték multiplikátor

$B$10 Jövedelem (nettó jövedelem+költségtérítés) 200000 0,505570593

Érzékenység jelentés

• Ez a jelentés azt mutatja, hogy a célcellában megadott képlet, vagya korlátozó feltételek kis változtatására a megoldás mennyire érzékeny

• Nem lineáris modellnél két értéket kapunk:• Redukált gradiens (redukált költség) megmutatja, ha

egy változó értékét egy egységnyivel megváltoztatjuk, akkor hogyan változik a cél függvény értéke

• Lagrange multiplikátor megmutatja, ha az erőforrásból lenne még egy egységnyi hogyan változik a célfüggvény értéke