Прикладные программы обработки данных

Evaluate (Вычислить)преобразовать выражение с выбором вида преобразований из подменюSimplify (Упростить)упростить выделенное выражение с выполнением таких операций, как сокращение подобных слагаемых,

Прикладные программы обработки данных

Контрольная работа

Компьютеры, программирование

Другие контрольные работы по предмету

Компьютеры, программирование

Сдать работу со 100% гаранией

Министерство образования Республики Беларусь

Учреждение образования

«Белорусский государственный университет

информатики и радиоэлектроники»

Факультет заочного обучения

Кафедра экономической информатики

 

«К защите допустить»

___________В.Ф. Алексеев

__.____.2011

 

 

 

 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

«Прикладные программы обработки данных»

 

 

 

Выполнил: студент группы 082322

КАЧАНОВИЧ Кристина Иосифовна

 

 

 

 

 

 

 

2011

СОДЕРЖАНИЕ

 

1. ТРАНСПОРТНАЯ ЛОГИСТИКА С НЕСКОЛЬКИМИ ПЕРЕВОЗЧИКАМИ: ДОЛИ ПЕРЕВОЗЧИКОВ В ОБЩЕМ КОЛИЧЕСТВЕ ПЕРЕВОЗОК (РАССМОТРЕТЬ РЕШЕНИЕ ДАННОГО ВОПРОСА СРЕДСТВАМИ EXCEL)

. ВЫПОЛНЕНИЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ С ПОМОЩЬЮ ПАКЕТА РЕГРЕССИВНОГО АНАЛИЗА В EXCEL

.1 Автоматическое прогнозирование линейной зависимости

.2 Автоматическое прогнозирование экспоненциальной зависимости

.3 Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости

.4 Вычисление тенденций с помощью добавления линии тренда на диаграмму

.5 Прогнозирование значений с функцией

.6 Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа»

. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПАКЕТ MATHCAD ДЛЯ РЕШЕНИЯ ИНЖЕНЕРНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ: УПРАВЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ, СИМВОЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

3.1 Возможности символьного процессора MathCAD

.2 Операции с выделенными выражениями

.3 Операции с выделенными переменными

.4 Операции с выделенными матрицами

.5 Операции преобразования

.6 Стиль эволюции

.7 Назначение системы SmartMath

.8 Операторы символьного вывода

.9 Оптимизация

ЗАДАЧА 1

ЗАДАЧА 2

ЗАДАЧА 3

ЗАДАЧА 4

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Транспортная логистика с несколькими перевозчиками: доли перевозчиков в общем количестве перевозок (рассмотреть решение данного вопроса средствами Excel)

 

Транспортная логистика касается вопросов оптимизации транспортных систем. К задачам транспортной логистики относятся:

выбор вида и типа транспортных средств;

üсовместное планирование транспортного процесса со складским и производственным процессами;

üсовместное планирование транспортных процессов на различных видах транспорта (в случае смешанных перевозок);

üобеспечение технологического единства транспортно - складского процесса;

определение рациональных маршрутов доставки.

Можно сказать, что основная задача транспортной логистики - перемещение требуемого количества товара в нужную точку оптимальным маршрутом за требуемое время и с наименьшими издержками. При этом очень большое значение имеет выбор транспортных средств. В некоторых случаях он может представлять основную задачу. Решение такой задачи выполняется с учетом следующих данных:

üбазисных условий поставки;

üхарактера груза - его консистенции, веса, объема, габаритов и т.д.;

üколичества отправляемых партий груза

üместа нахождения точки, в которую должен быть доставлен груз, его погодных, климатических, сезонных характеристик;

üрасстояния, на которое должен быть доставлен груз;

üограничений скорости перевозки груза;

üценности груза;

üблизости расположения точки доставки груза к железнодорожной сети, магистральным автомобильным дорогам, морским и речным портам и т.д.

Большое место в транспортной логистике занимают задачи составления маршрутов, которые позволяют до минимума сократить пробег транспортных средств или затраты на перевозку грузов.

Данные задачи, с математической точки зрения, являются прикладными задачами линейного программирования. Для их решения применяются различные методы (симплекс - метод, методы теории графов). Заложенные в Excel математические методы и алгоритмы обеспечивают успешное решение таких задач.

Рассмотрим вариант решения задачи, когда требуется выполнить доставку грузов в пункты назначения несколькими перевозчиками. Стоимость перевозок каждым перевозчиком и количество перевозок являются исходными данными. Требуется выполнить доставку, минимизировав общую долю количества перевозок.

Вариант исходных данных подобной задачи показан на рис.1.1.

 

Рис. 1.1. Исходные данные к задаче с долевым участием нескольких перевозчиков

excel mathcad прогнозирование тренд

Суммарные значения количества перевозок и их стоимости вычисляются обычным способом, например, в ячейке В18 находится формула =СУММ(В15:В17). В ячейке G25 находится значение целевой функции, вычисляемое по формуле =СУММ(G22:G24).

Дополнительные исходные данные (доли количества перевозок для каждого из перевозчиков) вводятся в ячейки I5:I7. В ячейках J5:J7 вычисляются доли количества перевозок для каждого из перевозчиков. Например, в ячейке J5 находится формула =ОКРУГЛ($G$18/$I$8*I5;2).

Основные ограничения на значения изменяемых ячеек B15:F17 (рис. 1.2) достаточно очевидны. Учитывая, что целью задачи является минимизация целевой функции, необходимо добавить условия неотрицательности значений изменяемых ячеек. Это можно сделать, добавив еще одно условие в список ограничений или в окне «Параметры поиска решения» (кнопка «Параметры» в окне «Поиск решения»).

Если используется окно «Параметры поиска решения», то достаточно установить флажок «Неотрицательные значения» (рис. 1.3).

 

Рис. 1.2. Ограничения для изменяемых ячеек

 

Рис. 1.3. Дополнительные параметры поиска

Очевидно, что для каждого из перевозчиков ограничения на количество его перевозок и одновременно с этим ограничение на его долю в общем количестве перевозок каким-то образом взаимосвязаны.

В этом случае также не найдено решения, удовлетворяющего всем ограничениям (рис. 1.4).

 

Рис. 1.4. Результат вычисления задачи с несколькими перевозчиками

 

Результат, предложенный программой в качестве конечного варианта, может быть достаточно близок к искомому оптимальному. В некоторых случаях подобное решение может оказаться вполне приемлемым.

Рассмотренный вариант задачи можно видоизменить, задав ограничения только для общего количества перевозок и долей в нем каждого перевозчика (рис. 1.5).

 

Рис. 1.5. Измененный вариант ограничений

 

Для видоизмененного варианта задачи легко находится решение, удовлетворяющее всем ограничениям (рис. 1.6).

 

Рис. 1.6. Решение задачи с несколькими перевозчиками

 

Данное решение может показаться слишком очевидным, поэтому можно изменить исходные данные (рис. 1.7) и выполнить повторный расчет. На рис. 1.8 показано соответствующее решение.

 

Рис. 1.7. Измененные исходные данные

Рис. 1.8. Решение измененного варианта задачи с несколькими перевозчиками

 

Этот вариант решения задачи полностью удовлетворяет всем условиям и показывает эффективность такого подхода.

2. Выполнение линейной регрессии с помощью пакета регрессивного анализа в Excel

 

Когда необходимо оценить затраты следующего года или предсказать ожидаемые результаты серии научных экспериментов, можно использовать Microsoft Office Excel для автоматической генерации будущих значений, которые будут базироваться на существующих данных или для автоматического вычисления экстраполированных значений, базирующихся на вычислениях по линейной или экспоненциальной зависимости.

Microsoft Excel позволяет заполнить ячейки рядом значений, соответствующих простой линейной или экспоненциальной зависимости с помощью маркера заполнения <javascript:AppendPopup(this,'532233102_1')> или команды Ряды. Для экстраполяции сложных и нелинейных данных можно применять функции листа или средство регрессионного анализа <javascript:AppendPopup(this,'274367317_2')> из надстройки <javascript:AppendPopup(this,'805113428_3')> «Пакет анализа».

Предполагаемое действие:

·">Автоматическое прогнозирование линейной зависимости <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

·">Автоматическое прогнозирование экспоненциальной зависимости <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

·">Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

·">Вычисление тенденций с помощью добавления линии тренда на диаграмму <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

·">Прогнозирование значений с функцией <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

·">Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа <http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP010072685.aspx>

 

2.1 Автоматическое прогнозирование линейной зависимости

 

В арифметической прогрессии шаг или разница между начальным и следующим значением ряда добавляется к каждому последующему члену прогрессии (табл. 2.1).

Таблица 2.1 - Пример арифметической прогрессии

Начальное значениеПродолжение ряда арифметической прогрессии1, 23, 4, 51, 35, 7, 9100, 9590, 85

Для прогнозирования линейной зависимост

Похожие работы

1 2 3 4 5 > >>