运筹学实验8、用EXCEL进行排队问题仿真
运筹学实验8、用EXCEL进行排队问题仿真
实验八、基于Excel的排队问题仿真排队问题常常连续地或并行地发生（例如在装配线和工作车间），通常无法用建立数学模型的方法解决。
然而，排队问题通常容易在计算机上进行仿真。
下面我们通过一个两阶段装配线的例子阐述如何借助于Excel建立一个排队问题的仿真模型。
一、实验目的1、掌握如何用Excel建立排队问题仿真模型；2、读懂Excel输出的运算结果，并用于指导实践。
二、实验内容两阶段装配线问题一条装配线所组装的产品体积可能很大，例如：冰箱、空调机、汽车、电视机或家具、图1表示的是一条装配线上的两个工作站。
产品的体积是装配线分析和设计所要考虑的一个重要因素，因为每个工作站上所能存放的产品数量将会影响工人的工作。
如果产品体积很大，那么相邻的工作站存在着相互依赖的关系。
如图1所示，鲍博和雷在一个两阶段装配线上工作，鲍博在工作站1上装配完的产品传递给工作站2上的雷，雷再进行加工。
如果两个工作站相连，中间没有存入半成品的地方，那么鲍博如果干得慢，雷就会被迫等待；相反，如果鲍博和干得快（或者说雷完成工作比鲍博用时长），那么鲍博就得等雷。
在这个仿真问题中，我们假设鲍博是组装线上的第一个工人，他能够在任何时候拿到需组装的半成品进行工作。
那么，我们把分析重点放在鲍博与雷彼此之间的相互影响上。
1、研究的目标：关于这条装配线，我们希望能通过研究解决一些问题。
下面是我们列出的部分待解决的问题：○每个工人的平均完工时间是多少？○这条组装线的生产率是多少？○鲍博等待雷的时间是多少？○雷等待鲍博的时间是多少？○如果两个工作站中间的空间加大，可以存储半成品，从而增加了工人的独立性，那么这对于生产率、等待时间等问题会有什么影响？2、数据的采集：进行系统仿真，我们需要鲍博和雷的装配时间数据。
要收集这些数据，一种方法就是将总装配时间分割成小段时间，在每段时间对工人进行单独观测。
对这些数据进行简单的汇总和分析，我们可以得到非常有用的直方图。
(完整版)运筹学问题的Excel建模和求解
图 13-1第十三章 运筹学问题的Excel 建模及求解 学习运筹学的目的在于学会用运筹学的方法解决实践中的管理问题.注重学以致用.很多实际问题利用人工计算要经过长时间的艰苦工作才能完成甚至根本无法求解.但若使用运筹学软件则瞬间就能解决.因此在学习过程中不仅要掌握运筹学的基本理论和计算方法.还要充分利用现代化的手段和技术.微软的电子表格软件（Microsoft Excel ）为展示和分析许多运筹学问题提供了一个功能强大而直观的工具.它现在已经被应用于管理实践中.本章将重点介绍如何建立和求解规划问题的电子表格模型.对于解决大量的中、小规模的实际规划问题.电子表格软件是远远优于传统的代数算法的.第一节 Excel 中的规划求解工具本节中.我们将举例说明如何使用微软Excel 以电子表格的形式建立线性规划模型.并利用Excel 中的规划求解工具对模型求解.一、在Excel 中加载规划求解工具要使用Excel 应首先安装MicrosoftOffice.然后从屏幕左下角的[开始]—[程序]中找到Microsoft Excel 并启动.在Excel 的主菜单中点击[工具]—[加载宏].选择“规划求解”.如图13-1所示.点击[确定]后.在工具菜单中将增加[规划求解]选项. 二、在Excel 中建立线性规划模型我们以例2-1为例说明如何在电子表格中建立该问题的线性规划模型.建立电子表格模型时既可以直接利用问题中所给的数据和信息.也可以利用已建立的代数模型.本例的代数模型为：图 13-2 图 13-3目标函数 21300200x x Z +=max⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤+≤+0,124164821222..21212121x x x x x x x x t s图13-2显示了将该例的数据转送到电子表格中后所建立的电子表格数学模型（本例是一个线性规划模型）.其中显示数据的单元格称为数据单元格.包括生产每单位药品Ⅰ和Ⅱ所需要的4种设备的台时数（单元格C5：D8）.药品Ⅰ和Ⅱ的单位利润（单元格C9：D9）.4种设备可用的台时数（单元格G5：G8）.我们要做的决策是两种药品各生产多少；对这一决策的约束条件是生产两种药品所需的4种设备台时的限制；判断这些决策的优劣程度的指标是生产这两种药品所获得的总利润（决策目标）.如图13-3所示.将决策变量（药品Ⅰ、Ⅱ的产量）分别放入单元格C10和D10.正好在两种药品所在列的数据单元格的下面.由于不知道这些产量会是多少.故在图13-3中均设为零（空白的单元格默认取值为零.实际上.除负值外的任何一个试验解都可以）.以后在寻找产量最佳组合时这些数值会被改变.因此.含有需要做出决策的单元格称为可变单元格.两种药品所需的4种设备台时总数分别放入单元格E5至E8.正好在对应数据单元格的右边.由于所需的各种设备台时总数取决两种药品的实际产量.如：E5=C5×C10+D5×D10（可直接将公式写入E5.也可利用SUMPRODUCT 函数.E5=SUMPRODUCT （C5：D5.C10：D10）.此函数可以计算若干维数相同的数组的彼此对应元素乘积之和）.因此当产量为零时所需各种设备台时的总数也为零.由于E5至E8单元格每个都给出了依赖于可变单元格（C10和D10）的输出结果.它们因此被称为输出单元格.作为输出单元格的结果.4种设备台时数的总需求图 13-4图 13-5 量不应超过其可用台时数的限制.所以用F 列中的 来表示.两种药品的总利润作为决策目标进入单元格E9.正好位于用来帮助计算总利润的数据单元格的右边.类似于E 列的其他输出单元格.E9 = C9×C10+D9×D10或E9 = SUMPRODUCT （C9：D9.C10：D10）.由于它是在对产量做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格.所以被称为目标单元格.根据对上述建模过程的总结.在电子表格中建立线性规划模型的步骤可归纳如下：1．收集问题的数据.并将数据输入电子表格的数据单元格；2．确定需要做出的决策.并且指定可变单元格显示这些决策；3．确定对这些决策的限制（约束条件）.并将以数据和决策表示的被限制的结果放入输出单元格；4．选择要输入目标单元格的以数据和决策表示的决策目标.三、应用电子表格求解线性规划模型上例的求解过程可通过在Excel 的工具菜单中选择“规划求解”开始.“规划求解”对话框如图13-4所示.“规划求解”开始前.可通过键入单元格地址或选中单元格的方式确定模型的每个组成部分设置在电子表格的何处（单击暂时隐藏对话框.再从工作表中选定单元格.然后再次单击）.如目标单元格地址为E9.可变单元格地址范围为C10：D10.并选中最大值（M ）表示要最大化目标单元格.约束条件的设定可通过点击对话框中的“添加”按钮.弹出图13-5所示的添加约束对话框.由于各种设备台时的总需求量均不应超过可用台时数的限制.故单元格E5到E8必须小于或等于对应的单元格G5到G8.即在添加约束对话框的左端输入范围E5：E8（可用选中单元格的方图 13-6图 13-7图 13-8式）.中间选择<=（点开下拉列表进行选择）.右端输入范围G5：G8.如果模型中还包含其他类型的函数约束.则可点击“添加”按钮以弹出一个新的添加约束对话框.根据输出单元格与约束值之间的关系在对话框中间的下拉列表中选择适当的约束类型.以增加新的约束.但本例中已无其他约束了.所以只要点击“确定”按钮返回“规划求解”对话框.如果需要修改或删除已添加的约束.可选中该约束后点击“更改”或“删除” 按钮.到现在为止“规划求解”对话框已根据图13-3的电子表格描述了整个模型（见图13-4）.但在求解模型前还需要进行最后一个程序.点击“选项”按钮弹出图13-6所示的选项对话框.这个对话框中是一些关于如何求解问题的细节的选项.对于决策变量取值非负的线性规划模型.最主要的选项是“采用线性模型”和“假定非负”选项.（见图13-6）.关于其他选项.对小型问题来说接受图中所示的默认值通常比较合适.点击“确定”按钮返回“规划求解”对话框.现在可以点击“规划求解”对话框中的“求解”按钮了.它会在后台开始对问题进行求解.对于一个小型问题.几秒钟之后“规划求解”就会显示运行结果.如图13-7所示.它会显示已经找到了一个最优解.如果模型没有可行解或没有最优解.对话框会显示“规划求解找不到可行解”或“设定的单元格值不能集中”.对话框还显示了产生各种报告的选项.后面将会介绍.选择“保存规划求解结果” 并点击“确定” 按钮.返回电子表格模型.求解模型之后.如图13-8所示.“规划求解”用最优解和最图 13-9优值代替了可变单元格和目标单元格中的初始值.因此.最优解是生产4公斤药品Ⅰ和2公斤药品Ⅱ.最优值为1400元.与图解法的结果一致.图13-9显示的是例2-2的电子表格模型及求解过程.这个问题的电子表格模型建立与求解过程与例2-1描述的基本相同.数据单元格（C5：E8）、（C9：E9）和（H5：H8）分别存放三种原料B 1、B 2、B 3每斤所含四种营养成分的数量、每斤原料的单价以及食品所要求的最低营养成分的含量限制.可变单元格（C10：E10）存放三种原料配比情况（图13-9的左上部分）.输出单元格（F5：F8）给出了食品中实际的营养成分含量.目标单元格（F9）显示了该种食品的总成本（图13-9的左下部分）.图13-9的右下角显示了“规划求解”对话框的主要部分.包括为目标单元格和可变单元格设定的地址.约束条件F5≥H5.F6≥H6.F7≥H7和F8≥H8通过“添加约束”对话框显示在“规划求解” 对话框中.由于目标是最小化总成本.所以选择了“最小值（N ）”.图13-9的右上角显示了点击“规划求解” 对话框的“选项”按钮后所选择的选项.“采用线性模型”先期定义了这个模型是线性规划模型.“假定非负”选项定义了可变单元格必须是非负约束.因为食品的配比不可能出现负值.点击“规划求解” 对话框的求解按钮后.得到了图13-9中电子表格的可变单元格中显示的最优解.即该食品配比为原料B 1 是1.94斤.原料B 3是2.36斤.成本为109.72元.与单纯形法人工求解不同.如果输出单元格、可变单元格或目标单元格结果不是整数.电子表格是以小数而非分数形式显示的.本例结果以四图 13-10舍五入的方式保留了两位小数.第二节 线性规划的应用问题一、合理用料问题这是第二章第五节的第一个问题.由于原料胶管的长度为15分米.而输液管、止血带和听诊器胶管分别长5.7、4.2和3.1分米.所以每根原料胶管最多可截三种材料依次为2根、3根和4根.即总的截法不超过3×4×5 = 60（种）.又由于每种截法的料头不能超过2分米.所以可先通过电子表格进行试算以选择其中可行的几种截法.再利用线性规划的方法找出用料根数最少的方案.如图13-10的左上部分所示.单元格C4至E4显示三种胶管的长度；C5至E5输入不同的方法截出每种胶管的根数；F4为对应C5至E5的不同截法所剩料头的长度. F5通过判断剩余料头的长度是否在0到2之间显示出该种解法是否可行.单元格F4和F5的公式见图13-10的左下部分.不断变换C5至E5的可能取值并选择其中可行的截法（共6种）.在电子表格中建立该问题的线性规划模型.数据单元格为C9：H11、C12：H12和K9：K12.分别显示每种截法截一根原料胶管时得到三种不同材料的数量、每种截法截取一次所用胶管的数量和三种材料的需要量；可变单元格C13：H13显示采用每种截法所截的胶管原料数；输出单元格I9：I12列出了某一截取方案实际获得的三种材料数量.每种材料的数量等于各种截法截得该材料数与对应截法所截原料数的乘积之和.如输液管的数量I9 = SUMPRODUCT(C9:H9,C13:H13)；目标单元格I12图 13-11为总用料数.应等于各种截法所截原料数之和,即I12 = SUM(C13:H13).图13-10的右半部分显示了“规划求解”对话框及“选项”对话框的内容.该问题的目标是所用的胶管原料的总根数最少.因此设置目标单元格为I12等于最小值.由于实际获得的材料数量必须满足需求量的要求.考虑到最优方案（各种截法的某一组合）不一定能使截出的三种材料数量恰好等于需要的数量.而某种材料超过需求量是允许的.故在添加约束时可设置实际截得的数量大于等于需求量.即I9：I12>=K9：K12（本题中.该约束取“>=”和“=”的结果是相同的）；又由于截出的各种材料数量均为整数.因此约束中应包括决策变量取整数的限制.即C13:H13=整数.图13-10的左上部分显示了该问题的最优方案为：分别用第二种、第四种和第五种截法截取原料40、60和10根.共用原料110根.与第二章中用大M 法求解的结果一致.二、放射科的业务安排图13-11显示了第二章问题二的电子表格模型及求解过程.该问题的数据包括：进行三种检查的单位时间（C5：E5）.三种检查设备每月的可用时间（C9：E9）.三项业务每月最多提供量（H6）以及每项业务的单位利润（C10：E10）.可变单元格为C6至E6.给出三项业务每月的实际发生数量.输出单元格为C7至E7和F6.分别表示根据各项业务的实际发生数量产生的设备使用时间及实际的总业务量.目标单元格F10显示由每项业务的单位利润及每月实际发生数量计算的总利润.图13-11的左下部分给出了输出单元格及目标单元格的公式.图13-11右下部分的“规划求解”对话框显示了求解时应注意的问题：求目标单元格的最大值（利润最大）；约束为设备的实际使用时间小于等于设备的可用时间及实际总业务量小于等于总业务提供量的限制.打开“选项”对话框.仍选择“采用线性模型”和“假定非负”.回到“规划求解”并按“求解”按钮.得到问题的最优方案为：每月X 线及CT 检查的业务量分别为1320人次和480人次.磁共振业务量为0.即不必购买该设备；按最优方案安排业务每月可获利55200元.在电子表格上建立线性规划或其它问题模型的方式是非常灵活的.不必拘泥于一种固定的模式.本书仅提供了一种建立模型的思路.读者可根据不同问题的特点以及个人的习惯或喜好建立不同风格的电子表格模型.第三节 线性规划的灵敏度分析前面指出线性规划模型的许多参数.都只是对实际数据的大致估计.而不可能在研究的时候就获得精确的数值.通过灵敏度分析可以得出每一个估计的数据需要精确到何种程度.才能保持解的最优性.回忆例2-1某制药厂的生产计划问题.其求解结果如图13-8所示.即生产4公斤药品Ⅰ和2公斤药品Ⅱ.总利润为1400元.但该最优解是在假设所有的模型参数都准确的前提下做出的.在此基础上.管理层如果进一步考虑下列问题：1．如果在该厂生产的药品中.有一个单位利润的估计值是不准确的.将会发生怎样的情况？2．如果该工厂两种药品的单位利润的估计都是不准确的.又将会怎样？3．如果改变该厂某种设备可用于生产的时间.会对结果产生什么影响？4．如果四种设备可用于生产的时间同时改变.又会对结果产生何种影响？ 在本节中.我们将重点介绍如何利用“规划求解”中的“敏感性报告”对目标函数系数j c 以及约束条件右端值i b 的变动进行灵敏度分析.分析的内容主要是系数在什么范围内变化时.已得到的最优解保持不变.即发现哪些系数不太敏感（由于在较大范围内变化时.最优解保持不变.故可以进行粗略估计）.哪些系数比较敏感（即使微小的改变都会对最优解产生影响.故必须对其精确定义）.图 13-12图 13-13一、目标函数系数变动的灵敏度分析首先介绍目标函数系数的灵敏度分析.回顾一下就可以知道.这些系数表示各种决策对总目标的单位贡献.下面以例2-1某药厂的生产计划问题的目标函数系数变动情况进行讨论.问题1：如果该药厂一种药品的单位利润的估计是不精确的.结果怎样？ 首先看一下.如果药品Ⅱ的单位利润300元的估计是不精确的情况.假设：药品Ⅱ的单位利润 = 电子表格中D9单元格中的数据现在.2c =300元.下面我们来分析一下在保持最优解)2,4(),(21 x x 不变的条件下.2c 可能的最大值与最小值.这样.也就可以看出2c 为300元的这一估计能够在多大程度上偏离实际值而不会改变解的最优性.（一）使用电子表格进行灵敏度分析电子表格的一个强大的优点就是可以方便互动地展开各种形式的灵敏度分析.通过运用规划求解工具来求解最优解.模型参数值的改变所造成的影响一下子就可以显示出来.为了说明这一点.图13-12显示了药品Ⅱ的单位利润从开始的2c =300元降到2c =250元的情况.与图13-8相比.最优解没有丝毫的变化.事实上.该问题唯一的变动是电子表格中C9单元格中的数据从300元降到250元.以及E9单元格总利润减少了100元（因为每单位药品Ⅱ所提供的利润减少了50元）.因为最优解没有变动.我们可以知道在不影响最优解的前提下.药品Ⅱ的单位利润2c =300元的最初估计是较高的.图 13-14那么.如果这一估计值较低又会怎样呢？图13-13表示了将2c =300元增加到2c =350元的情况.同样.最优解没有发生变化.因为.增加或减少最初的2c =300元均不会对最优解产生任何影响.2c 就不是很敏感的系数.也就不需要为了保证最优解不会改变.而花很大力气去得到2c 的更精确的值.但是对2c 的研究至此并没有结束.因为实际值很可能会超出250到350元这一范围.那么在保持最优解不变的条件下.2c 到底可以在什么样的范围内取值呢？当然可以在电子表格中采取试验的方法.不断增加或减少的2c 值.直到最优解发生改变.以找到最优解发生变化时对应的2c 值.但是.这样计算太麻烦了.是否有简便一些的方法呢？答案是肯定的.（二）利用敏感性报告进行目标系数的灵敏度分析如图13-7所示.在求得最优解之后.规划求解工具会给出相应的信息.同时.在其右边列出了它可以提供的三个报告.选择第二项敏感性报告的选项.就可以得到灵敏度的分析报告.它显示在模型的工作表之前.图13-14显示了本例敏感性报告中的一部分.终值一栏表明了问题的最优解.第二栏给出了递减成本.递减成本提供了为使决策变量取正值.相应的目标系数需要减少的数量.对于本例.由于两决策变量的取值均为正数.故递减成本均为零.第三栏表示了目标函数的现值.最后两栏表示为使最优解保持不变.目标系数允许增加与减少的最大值.例如.考虑决策变量X 1的目标系数1c .从图13-14中表示产品Ⅰ的一行中可知.1c 可以减少50.可以增加1E+30.在电子表格中1E+30是1030的缩写.Excel 使用这一极大的数值来表示无穷大.因此.从灵敏度的分析报告中可知：1c 的现值： 2001c 的允许增加值： 无穷大 此时1c 无上限1c 的允许减少值： 50 此时150502001=-≥c1c 的变化范围： 1501≥c因此.只要在上面的变化范围内变动.并且不改变模型的其他任何内容.最优解将始终保持在)2,4(),(21=x x 不变.该药厂的另一药品的单位利润的变化范围也可以用同样的方法得出.2c 是药品Ⅱ的单位利润.表中表示药品Ⅱ的第二行给出了下面关于2c 的信息：2c 的现值： 3002c 的允许增加值： 100 此时4001003002=+≤c 2c 的允许减少值： 300 此时03003002=-≥c 2c 的变化范围： 40002≤≤c 目标函数的两个系数的允许变化范围都很大.因此.尽管药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润可能仅仅是实际值的一个粗略估计.我们也可以相信.这个估计值对最优解的正确性不会有影响.但在一些线性规划模型中.目标系数微小的变动都可能会影响最优解.这样的系数称为敏感参数.灵敏度的分析报告中会直接显示目标中哪些系数是敏感的.这些系数允许的变化区域很小.因此.必须格外小心.尽量取得这些数据的精确值.在求得模型的最优解之后.目标系数的允许变化范围还有一个很重要的用途.在问题的线性规划分析结束之后.如果外界的环境发生了一定的变化.灵敏度分析可以在无需重新求解的情况下.表明模型参数的变化是否造成了最优解的改变.例如经过一段时间以后.如果药品的单位利润发生了较大的变化.通过其允许变化范围.可以一眼看出原来的最优组合是否依然适用.有了目标系数的允许变化范围.在判断问题时.就不需要重新建模与求解.这一点对线性规划问题的解决是有很大帮助的.特别是在处理一个大型模型时.（三）目标系数的同时变动因为存在许多不确定性因素.目标函数系数的值.如单位利润.通常都只是对图 13-15实际值的估计.上面所讨论的是只有一个系数变动时的情况.这类问题在求解一个系数的允许变化范围时.假设其他所有系数都是正确的.研究的系数是唯一可能与实际值不符的变动的系数.但事实上.所有的系数（至少一个以上）可能同时都是不准确的.如果这样的话.是否可能会导致求得的最优解不正确呢？这是最关键的问题.如果可能对最后的结果产生影响.就必须对这些系数作进一步的分析.另一方面.如果灵敏度分析表明目前的参数估计不会影响最优解的正确性.那么.管理者可以增加对该模型及其所提供的解决方法的信心.以下将介绍如何在不重新求解模型的条件下.确定如果目标函数的几个系数同时变化.可能造成的对最优解的影响．我们仍利用例2-1提出如下问题：问题2：如果该药厂两种药品的单位利润的估计都是不准确的.将会对结果产生怎样的影响？例如.原来药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润分别为200元和300元.现在由于原料成本的变化.每公斤药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润分别变为180元和355元.最优解是否发生变化？在分析多个系数同时变动的情况时.仍然要使用敏感性报告中提供的每个系数的允许增加值和减少值数据.下面介绍多个系数同时变动的百分之百法则.首先定义j c 的允许增加（减少）百分比为j c 的增加量（减少量）除以j c 的允许增加量（允许减少量）的值.这样我们可以计算出1c 的允许减少百分比为%4050/)180200(=-.2c 的允许增加百分比为%55100/)300355(=-.2c 的允许减少百分比与2c 的允许增加百分比之和为%95%55%40=+.目标函数系数同时变动的百分之百法则：如果目标函数的系数同时变动.当其所有允许增加百分比和允许减少百分比之和不超过百分之百时.最优解不会改变.如果超过百分之百.则不能确定最优解是否改变.因为本例中1c 的允许减少百分比与2c 的允许增加百分比之和为95%不超过100%.所以当每公斤药品Ⅰ的利润减少为180元.每公斤药品Ⅱ的利润增加为355元时.此线性规划最优解仍然为药品Ⅰ生产4公斤和药品Ⅱ生产2公斤（即2,421==x x ）.此时有最大利润为143071072023554180=+=⨯+⨯（元）.如图13-15所示.这一法则并没有表示出.在变动百分比之和超过百分之百的情况下.可能的结果.这一结果还有赖于系数变动的方向.但是.只要变动百分比之和不超过百分之百.最优解是肯定不会改变的.记住.我们可以让单一的目标函数系数在整个允许范围内变动.但这只有在其他目标函数系数都不变的情况下才有效.如果多个系数同时变动.我们必须研究各个系数的变动百分比.二、约束右端值的灵敏度分析之所以要分析函数约束右端值变动的原因与前面一样.因为在建模时.还不能得到模型的这些参数的精确值.只能对其作粗略的估计.因此.我们希望知道在这些估计不准确的情况下会产生怎样的后果.除此之外一个更主要的理由是因为.这些常数（通常代表资源的可用量）往往不是由外界决定的而是管理层的政策决策.因此管理者希望知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益.影子价格分析就是为管理者提供这方面的信息.下面是关于例2-1的第三个问题：问题3：如果改变该厂某设备可用于生产的时间.结果将如何？（一）约束右端值的影子价格分析回忆第二章中关于影子价格的经济含义.我们知道影子价格代表单位资源在最优利用的条件下所产生的经济效果.即在模型获得最优解的情况下.约束条件右端值在一定范围内每增加（减少）一个单位.使目标函数值增加（减少）的量.其中.一定范围是指保持影子价格不变的右端值变化范围.在影子价格分析中.每次分析一个函数约束.可以将该函数约束右端值的常数增加一个单位后重新求解.观察目标函数值增加的量来确定影子价格.也可以利用灵敏度报告中提供的关于每一个函数约束的影子价格数据.从一个约束的影子价格中就可以直接看出.决策改变而引起的约束常数的改变所造成的影响.只要约束常数的变动不大.那么目标函数值的变动就等于约束常数的变动（正或负）乘以影子价格.为了说明影子价格的含义.我们以第二章。
用Excel求解运筹学中最大流问题详细操作示例
最大流问题可以归结为线性规划问 题用Excel求解
？
求解图示流通网络图的最大流
1.状态变量xij： 每条道路的流量xij是从结点i流到结点j的流量 2.目标函数： maxf（x）使从源节点出发的流量达到最大 3.约束条件： a.中间结点的流入量等于它的流出量 b.每条道路的流量不可能大于它的容量 c.每条道路的流量不可能是负值
用拖曳方法填入其 它流出结点的流出 量计算公式
C15单元格中输入S2的 流入量的计算公式
用拖曳方法填入其它流入 结点的流入量计算公式
添加约束条件
约束条件1：各道路 的流量小于等于容量
约束条件2：各道路 的流量不允许出现 负值。
约束条件3：各中间 结点的流出量等于 流入量。
最后结果：
首先利用已知条件和数据建立两个表格。上表是已知 表，下表是未知表。Yi是源结点，Sj是收结点。上表的 数据是有向道路i → j的容量。
H10单元格中输入 目标函数计算公式
1. 状态变量xij是道路i → j的流量。2.目标函数f（x）是源点Y1的总 流出量。3.求出各个流出结点流出量和各个流入结点的流入量。
1.目标函数maxf（x）=6 2.各道路流量标于该道路的容量右边，用 红色和黑色的容量加以区别
END
用Excel解最大流问题
Author：GS.Wang
最大流问题
在一个流通网络中每条道路（弧）有一定的流通能力（容量）从图中 一个地方（结点）到另一个地方走什么路才能使通过的流量最大？这 就是一个典型的最大流问ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
最大流问题具有的特征
1.网络中所有的流（通）起源于一个叫源点的结 点 2.全部流终止于一个叫收点的结点 3.通过每条道路的流只允许沿着箭头方向流动 4.目标是使从源点到收点的总流量最大
运筹学问题的Excel建模及求解
运筹学问题的Excel建模及求解图 13-1第十三章 运筹学问题的Excel 建模及求解学习运筹学的目的在于学会用运筹学的方法解决实践中的管理问题，注重学以致用.很多实际问题利用人工计算要经过长时间的艰苦工作才能完成甚至根本无法求解，但若使用运筹学软件则瞬间就能解决.因此在学习过程中不仅要掌握运筹学的基本理论和计算方法，还要充分利用现代化的手段和技术.微软的电子表格软件（Microsoft Excel ）为展示和分析许多运筹学问题提供了一个功能强大而直观的工具，它现在已经被应用于管理实践中.本章将重点介绍如何建立和求解规划问题的电子表格模型，对于解决大量的中、小规模的实际规划问题，电子表格软件是远远优于传统的代数算法的.第一节 Excel 中的规划求解工具本节中，我们将举例说明如何使用微软Excel 以电子表格的形式建立线性规划模型，并利用Excel 中的规划求解工具对模型求解.一、在Excel 中加载规划求解工具要使用Excel 应首先安装MicrosoftOffice ，然后从屏幕左下角的[开始]—[程序]中找到Microsoft Excel 并启动.在Excel 的主菜单中点击[工具]—[加载宏]，选择“规划求解”，如图13-1所示.点击[确定]后，在工具菜单中将增加[规划求解]选项.二、在Excel 中建立线性规划模型 我们以例2-1为例说明如何在电子表格中建立该问题的线性规划模型.建立电子表格模型时既可以直接利用问题中所给的数据和信息，也可以利用已建立的代数模型.本例的代数模型为：图 13-2 图 13-3目标函数 21300200x x Z +=max⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤+≤+0,124164821222..21212121x x x x x x x x t s图13-2显示了将该例的数据转送到电子表格中后所建立的电子表格数学模型（本例是一个线性规划模型）.其中显示数据的单元格称为数据单元格，包括生产每单位药品Ⅰ和Ⅱ所需要的4种设备的台时数（单元格C5：D8），药品Ⅰ和Ⅱ的单位利润（单元格C9：D9），4种设备可用的台时数（单元格G5：G8）.我们要做的决策是两种药品各生产多少；对这一决策的约束条件是生产两种药品所需的4种设备台时的限制；判断这些决策的优劣程度的指标是生产这两种药品所获得的总利润（决策目标）.如图13-3所示，将决策变量（药品Ⅰ、Ⅱ的产量）分别放入单元格C10和D10，正好在两种药品所在列的数据单元格的下面.由于不知道这些产量会是多少，故在图13-3中均设为零（空白的单元格默认取值为零.实际上，除负值外的任何一个试验解都可以）.以后在寻找产量最佳组合时这些数值会被改变.因此，含有需要做出决策的单元格称为可变单元格.两种药品所需的4种设备台时总数分别放入单元格E5至E8，正好在对应数据单元格的右边.由于所需的各种设备台时总数取决两种药品的实际产量，如：E5=C5×C10+D5×D10（可直接将公式写入E5，也可利用SUMPRODUCT 函数，E5=SUMPRODUCT （C5：D5，C10：D10），此函数可以计算若干维数相同的数组的彼此对应元素乘积之和），因此当产量为零时所需各种设备台时的总数也为零.由于E5至E8单元格每个都给出了依赖于可变单元格（C10和D10）的输出结果，它们因此被称为输出单元格.作为输出单元格的结果，4种设备台时数的图 13-4图 13-5总需求量不应超过其可用台时数的限制，所以用F 列中的 来表示.两种药品的总利润作为决策目标进入单元格E9，正好位于用来帮助计算总利润的数据单元格的右边.类似于E 列的其他输出单元格，E9 = C9×C10+D9×D10或E9 = SUMPRODUCT （C9：D9，C10：D10）.由于它是在对产量做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格，所以被称为目标单元格.根据对上述建模过程的总结，在电子表格中建立线性规划模型的步骤可归纳如下：1．收集问题的数据，并将数据输入电子表格的数据单元格；2．确定需要做出的决策，并且指定可变单元格显示这些决策；3．确定对这些决策的限制（约束条件），并将以数据和决策表示的被限制的结果放入输出单元格；4．选择要输入目标单元格的以数据和决策表示的决策目标.三、应用电子表格求解线性规划模型上例的求解过程可通过在Excel 的工具菜单中选择“规划求解”开始.“规划求解”对话框如图13-4所示.“规划求解”开始前，可通过键入单元格地址或选中单元格的方式确定模型的每个组成部分设置在电子表格的何处（单击暂时隐藏对话框，再从工作表中选定单元格，然后再次单击）.如目标单元格地址为E9，可变单元格地址范围为C10：D10，并选中最大值（M ）表示要最大化目标单元格.约束条件的设定可通过点击对话框中的“添加”按钮，弹出图13-5所示的添加约束对话框.由于各种设备台时的总需求量均不应超过可用台时数的限制，故单元格E5到E8必须小于或等于对应的单元格G5到G8.即在添加约束对话框的左端输入范围E5：E8（可用选中单元格图 13-6图 13-7的方式），中间选择<=（点开下拉列表进行选择），右端输入范围G5：G8.如果模型中还包含其他类型的函数约束，则可点击“添加”按钮以弹出一个新的添加约束对话框，根据输出单元格与约束值之间的关系在对话框中间的下拉列表中选择适当的约束类型，以增加新的约束.但本例中已无其他约束了，所以只要点击“确定”按钮返回“规划求解”对话框.如果需要修改或删除已添加的约束，可选中该约束后点击“更改”或“删除” 按钮.到现在为止“规划求解”对话框已根据图13-3的电子表格描述了整个模型（见图13-4）.但在求解模型前还需要进行最后一个程序，点击“选项”按钮弹出图13-6所示的选项对话框，这个对话框中是一些关于如何求解问题的细节的选项.对于决策变量取值非负的线性规划模型，最主要的选项是“采用线性模型”和“假定非负”选项，（见图13-6）.关于其他选项，对小型问题来说接受图中所示的默认值通常比较合适，点击“确定”按钮返回“规划求解”对话框.现在可以点击“规划求解”对话框中的“求解”按钮了，它会在后台开始对问题进行求解.对于一个小型问题，几秒钟之后“规划求解”就会显示运行结果.如图13-7所示，它会显示已经找到了一个最优解.如果模型没有可行解或没有最优解，对话框会显示“规划求解找不到可行解”或“设定的单元格值不能集中”.对话框还显示了产生各种报告的选项，后面将会介绍.选择“保存规划求解结果” 并点击“确定” 按钮，返回电子表格模型.求解模型之后，如图13-8图 13-9所示，“规划求解”用最优解和最优值代替了可变单元格和目标单元格中的初始值.因此，最优解是生产4公斤药品Ⅰ和2公斤药品Ⅱ，最优值为1400元，与图解法的结果一致.图13-9显示的是例2-2的电子表格模型及求解过程.这个问题的电子表格模型建立与求解过程与例2-1描述的基本相同，数据单元格（C5：E8）、（C9：E9）和（H5：H8）分别存放三种原料B 1、B 2、B 3每斤所含四种营养成分的数量、每斤原料的单价以及食品所要求的最低营养成分的含量限制，可变单元格（C10：E10）存放三种原料配比情况（图13-9的左上部分）.输出单元格（F5：F8）给出了食品中实际的营养成分含量，目标单元格（F9）显示了该种食品的总成本（图13-9的左下部分）.图13-9的右下角显示了“规划求解”对话框的主要部分，包括为目标单元格和可变单元格设定的地址，约束条件F5≥H5，F6≥H6，F7≥H7和F8≥H8通过“添加约束”对话框显示在“规划求解” 对话框中.由于目标是最小化总成本，所以选择了“最小值（N ）”.图13-9的右上角显示了点击“规划求解” 对话框的“选项”按钮后所选择的选项，“采用线性模型”先期定义了这个模型是线性规划模型，“假定非负”选项定义了可变单元格必须是非负约束，因为食品的配比不可能出现负值.点击“规划求解” 对话框的求解按钮后，得到了图13-9中电子表格的可变单元格中显示的最优解，即该食品配比为原料B 1 是1.94斤，原料B 3是2.36斤，成本为109.72元.与单纯形法人工求解不同，如果输出单元格、可变单元图 13-10格或目标单元格结果不是整数，电子表格是以小数而非分数形式显示的，本例结果以四舍五入的方式保留了两位小数.第二节 线性规划的应用问题一、合理用料问题这是第二章第五节的第一个问题，由于原料胶管的长度为15分米，而输液管、止血带和听诊器胶管分别长5.7、4.2和3.1分米，所以每根原料胶管最多可截三种材料依次为2根、3根和4根，即总的截法不超过3×4×5 = 60（种）.又由于每种截法的料头不能超过2分米，所以可先通过电子表格进行试算以选择其中可行的几种截法，再利用线性规划的方法找出用料根数最少的方案.如图13-10的左上部分所示，单元格C4至E4显示三种胶管的长度；C5至E5输入不同的方法截出每种胶管的根数；F4为对应C5至E5的不同截法所剩料头的长度， F5通过判断剩余料头的长度是否在0到2之间显示出该种解法是否可行，单元格F4和F5的公式见图13-10的左下部分.不断变换C5至E5的可能取值并选择其中可行的截法（共6种），在电子表格中建立该问题的线性规划模型.数据单元格为C9：H11、C12：H12和K9：K12，分别显示每种截法截一根原料胶管时得到三种不同材料的数量、每种截法截取一次所用胶管的数量和三种材料的需要量；可变单元格C13：H13显示采用每种截法所截的胶管原料数；输出单元格I9：I12列出了某一截取方案实际获得的三种材料数量，每种材料的数量等于各种截法截得该材料数与对应截法所截原料数的乘积之和，如输液管的数量I9 = SUMPRODUCT(C9:H9,C13:H13)；目标单元格I12为总用料数，应等于各种截法所截原料数之和,即I12 = SUM(C13:H13).图13-10的右半部分显示了“规划求解”对话框及“选项”对话框的内容.该问题的目标是所用的胶管原料的总根数最少，因此设置目标单元格为I12等于最小值.由于实际获得的材料数量必须满足需求量的要求，考虑到最优方案（各种截法的某一组合）不一定能使截出的三种材料数量恰好等于需要的数量，而某种材料超过需求量是允许的，故在添加约束时可设置实际截得的数量大于等于需求量，即I9：I12>=K9：K12（本题中，该约束取“>=”和“=”的结果是相同的）；又由于截出的各种材料数量均为整数，因此约束中应包括决策变量取整数的限制，即C13:H13=整数.图13-10的左上部分显示了该问题的最优方案为：分别用第二种、第四种和第五种截法截取原料40、60和10根，共用原料110根，与第二章中用大M法求解的结果一致.二、放射科的业务安排图13-11显示了第二章问题二的电子表格模型及求解过程.该问题的数据包括：进行三种检查的单位时间（C5：E5），三种检查设备每月的可用时间（C9：E9），三项业务每月最多提供量（H6）以及每项业务的单位利润（C10：E10）.可变单元格为C6至E6，图 13-11给出三项业务每月的实际发生数量.输出单元格为C7至E7和F6，分别表示根据各项业务的实际发生数量产生的设备使用时间及实际的总业务量.目标单元格F10显示由每项业务的单位利润及每月实际发生数量计算的总利润.图13-11的左下部分给出了输出单元格及目标单元格的公式.图13-11右下部分的“规划求解”对话框显示了求解时应注意的问题：求目标单元格的最大值（利润最大）；约束为设备的实际使用时间小于等于设备的可用时间及实际总业务量小于等于总业务提供量的限制.打开“选项”对话框，仍选择“采用线性模型”和“假定非负”，回到“规划求解”并按“求解”按钮，得到问题的最优方案为：每月X 线及CT 检查的业务量分别为1320人次和480人次，磁共振业务量为0，即不必购买该设备；按最优方案安排业务每月可获利55200元.在电子表格上建立线性规划或其它问题模型的方式是非常灵活的，不必拘泥于一种固定的模式.本书仅提供了一种建立模型的思路，读者可根据不同问题的特点以及个人的习惯或喜好建立不同风格的电子表格模型.第三节 线性规划的灵敏度分析前面指出线性规划模型的许多参数，都只是对实际数据的大致估计，而不可能在研究的时候就获得精确的数值.通过灵敏度分析可以得出每一个估计的数据需要精确到何种程度，才能保持解的最优性.回忆例2-1某制药厂的生产计划问题，其求解结果如图13-8所示，即生产4公斤药品Ⅰ和2公斤药品Ⅱ，总利润为1400元.但该最优解是在假设所有的模型参数都准确的前提下做出的，在此基础上，管理层如果进一步考虑下列问题：1．如果在该厂生产的药品中，有一个单位利润的估计值是不准确的，将会发生怎样的情况？2．如果该工厂两种药品的单位利润的估计都是不准确的，又将会怎样？3．如果改变该厂某种设备可用于生产的时间，会对结果产生什么影响？4．如果四种设备可用于生产的时间同时改变，又会对结果产生何种影响？ 在本节中，我们将重点介绍如何利用“规划求解”中的“敏感性报告”对目标函数系数j c 以及约束条件右端值i b 的变动进行灵敏度分析.分析的内容主要是系数在什么范围内变化时，已得到的最优解保持不变，即发现哪些系数不图 13-12太敏感（由于在较大范围内变化时，最优解保持不变，故可以进行粗略估计），哪些系数比较敏感（即使微小的改变都会对最优解产生影响，故必须对其精确定义）.一、目标函数系数变动的灵敏度分析首先介绍目标函数系数的灵敏度分析，回顾一下就可以知道，这些系数表示各种决策对总目标的单位贡献.下面以例2-1某药厂的生产计划问题的目标函数系数变动情况进行讨论.问题1：如果该药厂一种药品的单位利润的估计是不精确的，结果怎样？ 首先看一下，如果药品Ⅱ的单位利润300元的估计是不精确的情况，假设：药品Ⅱ的单位利润 = 电子表格中D9单元格中的数据现在，2c =300元，下面我们来分析一下在保持最优解)2,4(),(21 x x 不变的条件下，2c 可能的最大值与最小值.这样，也就可以看出2c 为300元的这一估计能够在多大程度上偏离实际值而不会改变解的最优性.（一）使用电子表格进行灵敏度分析电子表格的一个强大的优点就是可以方便互动地展开各种形式的灵敏度分析.通过运用规划求解工具来求解最优解，模型参数值的改变所造成的影响一下子就可以显示出来.为了说明这一点，图13-12显示了药品Ⅱ的单位利润从开始的2c =300元降到2c =250元的情况，与图13-8相比，最优解没有丝毫的变化.事实上，该问题唯一的变动是电子表格中C9单元格中的数据从300元降到250元，以及E 9单元格总利润减少了100元（因为每单位药品Ⅱ所提供的利润减少了50元）.因为最优解没有变动，我们可以知道在不图 13-14 影响最优解的前提下，药品Ⅱ的单位利润2c =300元的最初估计是较高的.那么，如果这一估计值较低又会怎样呢？图13-13表示了将2c =300元增加到2c =350元的情况.同样，最优解没有发生变化.因为，增加或减少最初的2c =300元均不会对最优解产生任何影响，2c 就不是很敏感的系数，也就不需要为了保证最优解不会改变，而花很大力气去得到2c 的更精确的值.但是对2c 的研究至此并没有结束，因为实际值很可能会超出250到350元这一范围，那么在保持最优解不变的条件下，2c 到底可以在什么样的范围内取值呢？当然可以在电子表格中采取试验的方法，不断增加或减少的2c 值，直到最优解发生改变，以找到最优解发生变化时对应的2c 值.但是，这样计算太麻烦了，是否有简便一些的方法呢？答案是肯定的.（二）利用敏感性报告进行目标系数的灵敏度分析如图13-7所示，在求得最优解之后，规划求解工具会给出相应的信息，同时，在其右边列出了它可以提供的三个报告.选择第二项敏感性报告的选项，就可以得到灵敏度的分析报告，它显示在模型的工作表之前.图13-14显示了本例敏感性报告中的一部分.终值一栏表明了问题的最优解，第二栏给出了递减成本，递减成本提供了为使决策变量取正值，相应的目标系数需要减少的数量.对于本例，由于两决策变量的取值均为正数，故递减成本均为零.第三栏表示了目标函数的现值，最后两栏表示为使最优解保持不变，目标系数允许增加与减少的最大值.例如，考虑决策变量X 1的目标系数1c ，从图13-14中表示产品Ⅰ的一行中可知，1c 可以减少50，可以增加1E+30.在电子表格中1E+30是1030的缩写，Excel 使用这一极大的数值来表示无穷大.因此，从灵敏度的分析报告中可知：1c 的现值： 2001c 的允许增加值： 无穷大 此时1c 无上限1c 的允许减少值： 50 此时150502001=-≥c1c 的变化范围： 1501≥c因此，只要在上面的变化范围内变动，并且不改变模型的其他任何内容，最优解将始终保持在)2,4(),(21=x x 不变.该药厂的另一药品的单位利润的变化范围也可以用同样的方法得出，2c 是药品Ⅱ的单位利润，表中表示药品Ⅱ的第二行给出了下面关于2c 的信息：2c 的现值： 3002c 的允许增加值： 100 此时4001003002=+≤c 2c 的允许减少值： 300 此时03003002=-≥c 2c 的变化范围： 40002≤≤c 目标函数的两个系数的允许变化范围都很大，因此，尽管药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润可能仅仅是实际值的一个粗略估计，我们也可以相信，这个估计值对最优解的正确性不会有影响.但在一些线性规划模型中，目标系数微小的变动都可能会影响最优解.这样的系数称为敏感参数.灵敏度的分析报告中会直接显示目标中哪些系数是敏感的，这些系数允许的变化区域很小，因此，必须格外小心，尽量取得这些数据的精确值.在求得模型的最优解之后，目标系数的允许变化范围还有一个很重要的用途.在问题的线性规划分析结束之后，如果外界的环境发生了一定的变化，灵敏度分析可以在无需重新求解的情况下，表明模型参数的变化是否造成了最优解的改变.例如经过一段时间以后，如果药品的单位利润发生了较大的变化，通过其允许变化范围，可以一眼看出原来的最优组合是否依然适用.有了目标系数的允许变化范围，在判断问题时，就不需要重新建模与求解，这一点对线性规划问题的解决是有很大帮助的，特别是在处理一个大型模型时.（三）目标系数的同时变动因为存在许多不确定性因素，目标函数系数的值，如单位利润，通常都只是对实际值的估计.上面所讨论的是只有一个系数变动时的情况，这类问题在求解一个系数的允许变化范围时，假设其他所有系数都是正确的，研究的系数是唯一可能与实际值不符的变动的系数.但事实上，所有的系数（至少一个以上）可能同时都是不准确的，如果这样的话，是否可能会导致求得的最优解不正确呢？这是最关键的问题.如果可能对最后的结果产生影响，就必须对这些系数作进一步的分析.另一方面，如果灵敏度分析表明目前的参数估计不会影响最优解的正确性，那么，管理者可以增加对该模型及其所提供的解决方法的信心.以下将介绍如何在不重新求解模型的条件下，确定如果目标函数的几个系数同时变化，可能造成的对最优解的影响．我们仍利用例2-1提出如下问题：问题2：如果该药厂两种药品的单位利润的估计都是不准确的，将会对结果产生怎样的影响？例如，原来药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润分别为200元和300元，现在由于原料成本的变化，每公斤药品Ⅰ和药品Ⅱ的单位利润分别变为180元和355元，最优解是否发生变化？在分析多个系数同时变动的情况时，仍然要使用敏感性报告中提供的每个系数的允许增加值和减少值数据，下面介绍多个系数同时变动的百分之百法则.首先定义j c 的允许增加（减少）百分比为j c 的增加量（减少量）除以j c 的允许增加量（允许减少量）的值.这样我们可以计算出1c 的允许减少百分比为%4050/)180200(=-，2c 的允许增加百分比为%55100/)300355(=-，2c 的允许减少百分比与2c 的允许增加百分比之和为%95%55%40=+.目标函数系数同时变动的百分之百法则：如果目标函数的系数同时变动，当其所有允许增加百分比和允许减少百分比之和不超过百分之百时，最优解不会改变，如果超过百分之百，则不能确定最优解是否改变.因为本例中1c 的允许减少百分比与2c 的允许增加百分比之和为95%不超过100%，所以当每公斤药品Ⅰ的利润减少为180元，每公斤药品Ⅱ的利润增加为355元时，此线性规划最优解仍然为药品Ⅰ生产4公斤和药品Ⅱ生产2公斤（即2,421==x x ），此时有最大利润为143071072023554180=+=⨯+⨯（元），如图13-15所示.这一法则并没有表示出，在变动百分比之和超过百分之百的情况下，可能的结果.这一结果还有赖于系数变动的方向.但是，只要变动百分比之和不超过百分之百，最优解是肯定不会改变的.记住，我们可以让单一的目标函数系数在整个允许范围内变动，但这只有在其他目标函数系数都不变的情况下才有效.如果多个系数同时变动，我们必须研究各个系数的变动百分比.二、约束右端值的灵敏度分析之所以要分析函数约束右端值变动的原因与前面一样，因为在建模时，还不能得到模型的这些参数的精确值，只能对其作粗略的估计.因此，我们希望知道在这些估计不准确的情况下会产生怎样的后果.除此之外一个更主要的理由是因为，这些常数（通常代表资源的可用量）往往不是由外界决定的而是管理层的政策决策.因此管理者希望知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益.影子价格分析就是为管理者提供这方面的信息.下面是关于例2-1的第三个问题：问题3：如果改变该厂某设备可用于生产的时间，结果将如何？（一）约束右端值的影子价格分析回忆第二章中关于影子价格的经济含义，我们知道影子价格代表单位资源在最优利用的条件下所产生的经济效果.即在模型获得最优解的情况下，约束条件右端值在一定范围内每增加（减少）一个单位，使目标函数值增加（减少）的量.其中，一定范围是指保持影子价格不变的右端值变化范围.在影子价格分析中，每次分析一个函数约束，可以将该函数约束右端值的常数增加一个单位后重新求解，观察目标函数值增加的量来确定影子价格，也可以利用灵敏度报告中提供的关于每一个函数约束的影子价格数据.从一个约束的影子价格中就可以直接看出，决策改变而引起的约束常数的改变所造成的影响.只要约束常数的变动不大，那么目标函数值的变动就等于约束常数的变动（正或负）乘以影子价格.为了说明影子价格的含义，我们以第二。
运筹学实验指导书Excel版解析
运筹学实验报告册（适用于经济管理类专业）学号：姓名：专业：信息管理与信息系统实验一线性规划的Excel求解与软件求解一、实验目的熟悉Excel软件、管理运筹学软件，掌握线性规划的Excel求解和管理运筹学软件求解。
二、实验要求能识别线性规划有关问题并建立相应的线性规划模型，能写出线性规划的标准形式，理解线性规划解的概念，理解单纯形法原理。
三、实验原理及内容依据单纯形法求解原理及步骤，在Excel界面中输入数据，进行求解。
熟悉线性规划模型的建立过程，掌握数据整理与Excel规划求解的操作步骤。
线性规划模型的建立，数据的输入与求解是最基础的要求。
本节实验要求完成以下内容：1、线性规划模型的建立；2、Excel界面内数据的输入；3、利用Excel规划求解进行线性规划模型的求解。
四、实验步骤及结论分析1、某饲养场养动物出售，设每头动物每天至少需700g蛋白质、30g矿物质、100mg维生素。
现有五种饲料可供选用，各种饲料每kg营养成分含量及单价如表示。
饲料蛋白质（g）矿物质（g）维生素（mg）价格（元/kg）1 3 1 0.5 0.22 2 0.5 1.0 0.73 1 0.2 0.2 0.44 6 2 2 0.35 18 0.5 0.8 0.8（1）建立这个问题的线性规划模型Min f=0.2X1+0.7X2+0.4X3+0.3X4+0.8X5约束条件：3X1+2X2+X3+6X4+18X5>=700X1+0.5X2+0.2X3+2X4+0.5X5>=300.5X1+X2+0.2X3+2X4+0.5X5>=100X1,X2,X3,X4,X5>=0（2）对建立的模型进行Excel求解2、福安商场是个中型的百货商场，它对销售人员的需求经过统计分析如下所示：时间所需售货员人数星期日28人星期一15人星期二24人星期三25人星期四19人星期五31人星期六28人的两天是连续的，问应该如何安排售货人员的作息，既满足了工作需要，又是配备的售货人员的人数最少？（用管理运筹学软件求解）实验二 运输问题一、 实验目的熟悉Excel 软件，学会运输问题的Excel 求解与管理运筹学软件求解。
运筹学问题的Excel建模及求解
图 13-1第十三章 运筹学问题的Excel 建模及求解 学习运筹学的目的在于学会用运筹学的方法解决实践中的管理问题，注重学以致用.很多实际问题利用人工计算要经过长时间的艰苦工作才能完成甚至根本无法求解，但若使用运筹学软件则瞬间就能解决.因此在学习过程中不仅要掌握运筹学的基本理论和计算方法，还要充分利用现代化的手段和技术.微软的电子表格软件（Microsoft Excel ）为展示和分析许多运筹学问题提供了一个功能强大而直观的工具，它现在已经被应用于管理实践中.本章将重点介绍如何建立和求解规划问题的电子表格模型，对于解决大量的中、小规模的实际规划问题，电子表格软件是远远优于传统的代数算法的.第一节 Excel 中的规划求解工具本节中，我们将举例说明如何使用微软Excel 以电子表格的形式建立线性规划模型，并利用Excel 中的规划求解工具对模型求解.一、在Excel 中加载规划求解工具要使用Excel 应首先安装MicrosoftOffice ，然后从屏幕左下角的[开始]—[程序]中找到Microsoft Excel 并启动.在Excel 的主菜单中点击[工具]—[加载宏]，选择“规划求解”，如图13-1所示.点击[确定]后，在工具菜单中将增加[规划求解]选项. 二、在Excel 中建立线性规划模型我们以例2-1为例说明如何在电子表格中建立该问题的线性规划模型.建立电子表格模型时既可以直接利用问题中所给的数据和信息，也可以利用已建立的代数模型.本例的代数模型为：图 13-2 图 13-3目标函数 21300200x x Z +=max⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤+≤+0,124164821222..21212121x x x x x x x x t s图13-2显示了将该例的数据转送到电子表格中后所建立的电子表格数学模型（本例是一个线性规划模型）.其中显示数据的单元格称为数据单元格，包括生产每单位药品Ⅰ和Ⅱ所需要的4种设备的台时数（单元格C5：D8），药品Ⅰ和Ⅱ的单位利润（单元格C9：D9），4种设备可用的台时数（单元格G5：G8）.我们要做的决策是两种药品各生产多少；对这一决策的约束条件是生产两种药品所需的4种设备台时的限制；判断这些决策的优劣程度的指标是生产这两种药品所获得的总利润（决策目标）.如图13-3所示，将决策变量（药品Ⅰ、Ⅱ的产量）分别放入单元格C10和D10，正好在两种药品所在列的数据单元格的下面.由于不知道这些产量会是多少，故在图13-3中均设为零（空白的单元格默认取值为零.实际上，除负值外的任何一个试验解都可以）.以后在寻找产量最佳组合时这些数值会被改变.因此，含有需要做出决策的单元格称为可变单元格.两种药品所需的4种设备台时总数分别放入单元格E5至E8，正好在对应数据单元格的右边.由于所需的各种设备台时总数取决两种药品的实际产量，如：E5=C5×C10+D5×D10（可直接将公式写入E5，也可利用SUMPRODUCT 函数，E5=SUMPRODUCT （C5：D5，C10：D10），此函数可以计算若干维数相同的数组的彼此对应元素乘积之和），因此当产量为零时所需各种设备台时的总数也为零.由于E5至E8单元格每个都给出了依赖于可变单元格（C10和D10）的输出结果，它们因此被称为输出单元格.作为输出单元格的结果，4种设备台时数的总需求。
精编Excel求解运筹学问题资料
450
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终 阴影 约束 允许的 允许的
值 价格 限制值 增量 减量
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极限值报告
Microsoft Excel 9.0 极限值报告 工作表 [Book1]Sheet1 报告的建立: 2006-7-18 10:04:47
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<=
18
Total Profit $800
第六步: 完成求解对话框 第七步:求解方式的选择
第八步: 从求解结果对话框选择所要的报告
Wyndor Glass Co. Product-Mix Problem
1 2 5
Hours
Available
<=
4
<=
12
<=
18
Total Profit $800
第五步: 增加约束条件
Unit Profit
Plant 1 Plant 2 Plant 3
Units Produced
Doors $300
Windows $500
Hours Used Per Unit Produced
第四步: 激活规划求解, 确定可变单元格和目标单元格
Unit Profit
Plant 1 Plant 2 Plant 3
运筹学利用Excel课程设计
运筹学利用Excel课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握运筹学基本概念，理解线性规划、整数规划等基本模型；2. 培养学生运用Excel进行数据处理和分析的能力，掌握运用Excel求解线性规划问题的方法；3. 使学生了解运筹学在实际生活中的应用，如资源配置、生产计划等。
技能目标：1. 培养学生运用Excel进行运筹学模型建立、求解和结果分析的能力；2. 培养学生运用运筹学知识解决实际问题的能力，提高解决问题的效率和准确性；3. 提高学生的团队协作能力和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对运筹学学科的兴趣，激发学生主动学习的热情；2. 培养学生严谨、认真的学习态度，养成科学研究和解决问题的良好习惯；3. 培养学生关注社会现象，运用所学知识为社会发展和进步贡献力量的意识。
课程性质：本课程属于应用性较强的学科，旨在培养学生运用运筹学知识解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和计算机操作能力，对实际问题具有较强的探究欲望。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
在教学过程中，注重引导学生主动参与，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活和工作中。
二、教学内容1. 运筹学基本概念：讲解线性规划、整数规划等基本模型，以及相关定义和性质。
教材章节：第一章 运筹学基本概念内容安排：2课时2. Excel基础操作：介绍Excel的基本功能，包括数据录入、公式运用、图表制作等。
教材章节：第二章 Excel基础操作内容安排：2课时3. 线性规划模型建立与求解：讲解如何利用Excel建立线性规划模型，并进行求解。
教材章节：第三章 线性规划内容安排：4课时4. 整数规划模型建立与求解：介绍整数规划的特点，以及如何利用Excel求解整数规划问题。
教材章节：第四章 整数规划内容安排：4课时5. 运筹学在实际生活中的应用：分析资源配置、生产计划等实际问题，并运用Excel进行求解。
Excel软件在物流运筹学教学中应用探究
２１ 定 义 企 业 问题 和 收 集 相 关 数 据 ．
针 对 物 流 企 业存 在 的 实 际 问题 ，物 流 管 理 决 策 者 有 必 要 在 一 线 的 物 流 人 员 的 指 导 下 完 成 相 关 物 流 问题 的 收集 ，
模型为 中心来进行派生 ，而使用 Ｅ ｃｌ ｘｅ 的规 划求解 的选项 恰恰解决 了这个 问题 ，通过模 型的建立 ，可 以充分利用 Ｅ ｃｌ 大的表格计算功能 ，能在工作表 中直观的体现出公式 。并且提 供一些特殊的 函数和公式 ，使物流管理者根 ｘ ｅ强 据实际 的情况进行选择 。并且 还具有 自动重复计算 的功能。当物流模型建 立后 ，只需修改单元格 中的数值 ，工作 表 中所有键人 了与此单元格 有关的公式就会被重新计算 。并 在相应 单元格 中显示 出新的计算结果 ，这就使得决策 者可 以在 模型 中一边对代 表特定参数单 元格 中的数值 进行修改 ，一边观 察各种变 量的数值 变化情况 ，十分直观 。
实 际当中。
２３ 根据设计好 的物流管理问题开发 出合适的计算机 程序 ．
设 计 科 学 合 理 的 物 流模 型 的 优 势 在 于 它 使 得 通 过 数 学 方 法 寻 找 问题 的解 决 方 案 成 为 可 能 。 这 些 过 程 往 往 用 计 算 机来 进 行 完 成 。 因 为 计 算 过 于 繁 复 ，在 某 些 情 况 下 ，物 流 决 策 者 需 要 编 写计 算 机 程 序 ，这 要 求 管 理 者 具 有 很 强
运筹学线性规划的EXCEL应用9.1 Excel软件应用
家具 资源
木工 油漆工
利润
桌子
4 2 50
椅子
3 1 30
资源量
120 50
EXCEL
例2：广告预算。 一家连琐店公司正在计划明年的广 告预算，该公司计划用1000万元在报纸、广播和电视 上做广告。下表是他们做规划用的统计数据：该公司
的目标是使广告影响的人数最多，并且满足下面的条 件：
1、至少要影响 500 万人口； 2、至少要影响 100 万已结婚的人口； 3、至少要影响 150 万收入在平均收入以上的人口； 4、在每种媒介上所做的广告要在最高和最低限制数之 间。
20 50 15
总量 5000000 1000000 1500000
1000
EXCEL
例3：发电厂问题： 发电厂有两台锅炉， 每台锅炉投入运行时生产的蒸汽量一定要维 持在最高产汽量和最低产汽量之间。每个锅 炉的产汽量范围和生产成本（如表1），锅 炉生产的蒸汽可送到两台汽轮机组发电，每 台汽轮机组的蒸汽消耗量也有最低和最高限 制，且运行成本和每吨蒸汽的发电量亦不同 （如表2）。请建立一个线性规划模型使发 电厂在满足8000度发电计划的前提下运行成 本最低。
线性规划的应用 －－EXCEL求解
一、使用线性规划方法处理实际问题必须具 备的条件(建模条件)：
1) 优化条件---问题的目标有极大化或极小化
的要求,而且能用决策变量的线性函数来表 示。
2) 选择条件---有多种可供选择的可行方案，
以便从中选取最优方案。
3）限制条件---达到目标的条件是有一定限制的 （比如，资源的供应量有限度等），而且这 些限制可以用决策变量的线性等式或线性不 等式表示出来。
班次
工作时间
所需护士数
用Excel求解运筹学问题
Units Produced
Unit Prof it f or Doors $100 $200 $300 $400 $500 $600 $700 $800 $900 $1,000
Optimal Units Produced Doors Windows 2 6
Total Prof it $3,600
Select these cells (B18:E28), before choosing the Solver Table.
门和窗的利润同时变化时,最优解的变化
(2,6)
$100
门 的 单 位 利 润 变 化
$200 $300 $400 $500 $600 $700 $800 $900 $1,000 $1,100 $1,200 $1,300 $1,400 $1,500 $1,600
$100 (2,6) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3)
第二步：目标单元格，用函数公式表示 并用较醒目的颜色表示。
Unit Profit Doors $300 Windows $500 Hours Available 4 12 18 Total Profit $800
G 11 12
Plant 1 Plant 2 Plant 3
Hours Used Per Unit Produced 1 0 0 2 3 2 Doors 1 Windows 1
窗的单位 利润变化 $200 $300 $400 (2,6) (2,6) (2,6) (2,6) (2,6) (2,6) (4,3) (2,6) (2,6) (4,3) (2,6) (2,6) (4,3) (4,3) (2,6) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3) (4,3)
用Excel求解运筹学中最大流问题详细操作示例
打开Excel，新建一个工作簿。
在工作簿中创建三个工作表 ，分别命名为“源点”、“
汇点”和“网络”。
02
01
03
在“源点”工作表中输入源 点的名称和容量。
在“汇点”工作表中输入汇 点的名称。
04
05
在“网络”工作表中输入所 有边的起点、终点、当前容
量和剩余容量。
初始化变量
在“源点”工作表中，为源点的流量 分配一个初始值，例如0。
用Excel求解运筹学中最大 流问题详细操作示例
目录
• 最大流问题概述 • Excel求解最大流问题的准备工作 • 使用Excel求解最大流问题 • Excel求解最大流问题的结果分析 • 案例分析 • 总结与展望
01
最大流问题概述
最大流问题的定义
最大流问题是指在给定网络中，确定通过该网络的最大流量 。这个网络由若干个节点和边组成，每条边都有一定的容量 ，表示该条边允许通过的最大流量。
使用Excel求解案例中的最大流问题
打开Excel，创建一个新的工作表，将 数据整理到相应的单元格中。
在一个空白的单元格中输入 “=MAX(SUMIF(起始列,条件,费用 列))”，例如 “=MAX(SUMIF(A2:A100,">=1",C2: C100))”，表示从起始列中选择大于 等于1的单元格，并计算对应的费用列 的总和，然后找出最大的总和。
结果
01
最大流量
增广路径
02
03
残量网络
通过Excel求解，可以得到最大流 量值，这是运筹学中最大流问题 的核心目标。
在Excel的结果中，增广路径的详 细信息也会被列出，这是求解过 程中关键的步骤之一。
运筹学上机指导书--EXCEL部分
知数据，虚线单元格中为决策变量，细线单元格中为正负偏差变量，双线单元格中为第一次优化目
标函数，实际值为各个目标约束中的目标实现值，合计值为各个目标约束的左端项。
6
运筹学实验指导书（一） 利用规划求解功能进行第一步优化，规划求解参数框设置见图 3－11。注意：可变单元格应该 包括决策变量和正负偏差变量；通过选项选择“采用线性模型”和“假定非负”。求解之后的结果 见图 3－12。 （2）第二步优化 第二步优化与第一步优化的差别在于，在规划求解的过程中，目标单元格设定为 D12，增加一 个约束条件$F$6＝0，见图 3－13。求解出来的结果见图 3－14。 （3）第三步优化 在第二步优化的基础上，在规划求解过程中，将目标单元格设定为 D13，再增加两个约束条件 $E$4＝6 和$E$5＝0，见图 3－15。求解出来的结果与第二步优化结果相同。
图 3-9 限定决策变量取整
4.2 目标规划模型的 Excel 求解
目标规划是解决多目标规划问题的较好的方法，由于规划目标的多样性以及规划目标的优先等
级的不可逾越性，在用 Excel 求解目标规划时通常采用逐级优化法。逐级优化法是基于各个目标的
优先等级逐次优化，首先优化优先等级最高的目标，这时以该等级目标方程中的偏差变量作为目标
函数进行优化，然后再优化次一级的目标，这时要把上一级及更高级的优化结果作为约束加入到本
等级的优化过程中，依此类推直至最后一级目标优化完毕为止，最后一级的优化结果就是整个目标
规划优化的结果。下面用例题说明。 【例 2】 用 EXCEL 求解多目标规划问题
min z
=
P1
d
− 3
+
P2
(
2d
+ 1
实验1用execl解决排队问题
实验1：排队论问题的EXECL建模和求解
实验目的：掌握在Excel中求解M/M/1排队论模型的方法
实验内容：某单人理发店的顾客到达为泊松流，平均每小时3人，理发时间服从负指数分布，平均10min，求:
表1 原问题
[实验步骤]
第一步：在execl中建立数学模型
如图1，并定义相应的单元格名称，如表2。
表2 单元格名称
图1M/M/1模型
第二步：输入数据，模型自动求解
最后结果如图2。
图2 计算结果
请按照以上步骤计算屏幕上的例题。
实验题目一
在某单人理发馆，顾客到达为普阿松流，平均到达间隔为20分钟，理发时间服从负指数分布，平均时间为15分钟。
求：
(1)顾客来理发不必等待的概率；(2)理发馆内顾客平均数；
(3)顾客在理发馆内平均逗留时间；(4)如果顾客在店内平均逗留时间超过1.25小时，则
店主将考虑增加设备及人员。
问平均到达率提高多少时店主才能做这样考虑呢？
实验题目二：病人以平均每小时8人的速率来到只有一名医生的诊所，候诊室有9把座椅供病人等候，对每名病人诊断时间平均6min。
计算：
（1）开诊时间内候诊室满员占的时间比例；
（2）求下述情况的概率
a.有一个病人；
b.有2个病人在候诊室外排队。
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实验八、基于Excel的排队问题仿真
排队问题常常连续地或并行地发生（例如在装配线和工作车间），通常无法用建立数学模型的方法解决。
然而，排队问题通常容易在计算机上进行仿真。
下面我们通过一个两阶段装配线的例子阐述如何借助于Excel建立一个排队问题的仿真模型。
一、实验目的
1、掌握如何用Excel建立排队问题仿真模型；
2、读懂Excel输出的运算结果，并用于指导实践。
二、实验内容
两阶段装配线问题
一条装配线所组装的产品体积可能很大，例如：冰箱、空调机、汽车、电视机或家具、图1表示的是一条装配线上的两个工作站。
产品的体积是装配线分析和设计所要考虑的一个重要因素，因为每个工作站上所能存放的产品数量将会影响工人的工作。
如果产品体积很大，那么相邻的工作站存在着相互依赖的关系。
如图1所示，鲍博和雷在一个两阶段装配线上工作，鲍博在工作站1上装配完的产品传递给工作站2上的雷，雷再进行加工。
如果两个工作站相连，中间没有存入半成品的地方，那么鲍博如果干得慢，雷就会被迫等待；相反，如果鲍博和干得快（或者说雷完成工作比鲍博用时长），那么鲍博就得等雷。
在这个仿真问题中，我们假设鲍博是组装线上的第一个工人，他能够在任何时候拿到需组装的半成品进行工作。
那么，我们把分析重点放在鲍博与雷彼此之间的相互影响上。
1、研究的目标：关于这条装配线，我们希望能通过研究解决一些问题。
下面是我们列出的部分待解决的问题：
○每个工人的平均完工时间是多少？
○这条组装线的生产率是多少？
○鲍博等待雷的时间是多少？
○雷等待鲍博的时间是多少？
○如果两个工作站中间的空间加大，可以存储半成品，从而增加了工人的独立性，那么这对于生产率、等待时间等问题会有什么影响？
2、数据的采集：进行系统仿真，我们需要鲍博和雷的装配时间数据。
要收集这些数据，一种方法就是将总装配时间分割成小段时间，在每段时间对工人进行单独观测。
对这些数据进行简单的汇总和分析，我们可以得到非常有用的直方图。
表1显示的是观测鲍博和雷两人装配时间后得到的数据收集表格。
为了简化操作过程，装配时间以10秒为区间进行划分。
对鲍博的工作我们进行了100次观测，而对雷的观测我们只进行了50次。
二者的观测次数可以不同，但观测次数越多，时间间隔的划分越细，则研究的准确性越高。
然而，时间间隔越小，观测次数越多，需要投入的时间和精力也就越多。
表2中包含了按照实际观测数据的比率进行分配的随机数区间。
例如，鲍博在100次操作中有4次在10秒钟内完成。
因此，如果我们用100个数进行分配，那么我们应该分配4个数与10秒钟相对应。
这4个数可以是任意的，例如，42、18、12和93，但是，这会使查找工作变得非常繁琐，所以我们就分配连续数，比如00、01、02和03。
我们得到了50个对雷的观测的值。
我们可用两种方法来分配随机数。
第一种方法是，就用50个数（如00～49）来进行分配，并在仿真时忽略掉所有超过49的数。
然而，这是一种浪费，我们将丢弃随机数列中50%的数。
另一种方法是将频率次数加倍。
例如，我们不是将00～
03分配给50次观测中装配时间为10秒的4次观测，而是将00～07分配给100次观测中的8次观测，这样的话，观测次数加倍了但比例不变。
3、手工仿真：表3显示的是对鲍博和雷装配10件产品的手工仿真结果。
随机数来自于随机数表，从二位数的第一列开始向下取数。
表3 鲍博和雷——两阶段性装配线的仿真
假设我们从00时间开始，接下来以秒来计算。
第一个随机数56对应于鲍博第一个装配工作时间50秒。
这个工件传送给雷，他的开始时间是第50秒。
接下来的随机数是83，根据表2，雷用70秒完成了工作。
同时，鲍博开始装配下一件产品，从第50秒开始用时50秒（随机数55），在第100秒完成。
然而，鲍博无法开始第三件产品的工作，因为雷在第120秒才干完头一件活儿。
因此，鲍博等了20秒（如果鲍博与雷的工作站之间有存储空间，鲍博干完的工件可以移出工作站，在第100秒鲍博就可以干下一个活儿）。
表里剩下的数据可以用同样的方法来计算：得到一个随机数，找到对应的加工时间，注意等待的时间（如果有的话），并计算完工时间。
我们可以看出，由于鲍博与雷之间没有存储空间，两位工人的等待时间都很长。
现在，我们可以回答一些问题，并且可以对系统进行一些评述。
例如：
每个工作的平均加工时间为60秒（总共用时为600秒，平均分配给雷加工的10个工件）。
鲍博的利用率为470/530=88.7%
雷的利用率为430/550=78.2%（除去开始的等待时间50秒）
鲍博的平均加工时间为：470/10=47秒
雷的平均加工时间为：430/10=43秒
4、运用Excel进行仿真
第一步，运用RAND()函数产生随机数
任何仿真方法的一个基本步骤就是，生成与分布函数相关的随机变量，在本例中分布函数是关于鲍博和雷加工时间的分布。
RANDBETWEEN()函数可以生成任意指定数值之间的随机数值。
在本例中，我们需要产生的是0～99的随机数，因此我们可以用公式“= RANDBETWEEN(0,99)”来生成0～99的随机数。
选定A2︰A101输入0～99共100个随机数，在B2︰B101输入各随机数对应的加工时间，并将区间A2︰B101命名为随机数区间。
第二步，运用查找函数VLOOKUP建立随机数与加工时间之间的关系
图1综述了模拟鲍博和雷完成800个工件产品后的结果。
将这些数据与我们手工模拟的10个工件数据相比，手工模拟的结果还不是太糟。
鲍博的平均工作时间为46秒，这非常接近于长期运行时你所期望的平均值。
鲍博工作时间的期望值是（10×4+20×6+30×10+…）
/100=45.9秒。
雷的工作时间的期望值是（10×4+20×5+30×6+…）/50=46.4秒。
图1 鲍博和雷——两阶段性装配线的Excel仿真
表1 图1中的Excel单元格公式
D5 =100*RAND() L5 =MAX(N4,H5)
E5 =INT(D5) M5 =VLOOKUP(K5,随机数区间,2,FALSE) F5 =H4+I4 N5 =L5+M5
G5 =VLOOKUP(E5,随机数区间,2,FALSE) O5 =MAX(0,H5-N4)
H5 =F5+G5 P5 =N5/C5
I5 =MAX(0,N4-H5) Q5 =G5+I5+M5
J5 =100*RAND() R5 =AVERAGE($Q$4:Q5)
K5 =INT(J5)
三、课外练习
1、练习查找函数VLOOKUP的使用；
2、试着利用上述实验中提供的方法对现实中的一些排队问题建
立仿真模型。
四、实验要求
1、课前预习，写出实验提纲；
2、学会运用Excel产生随机数；
3、学会使用查找函数VLOOKUP；
4、能看懂Excel输出的结果报告，了解结果的经济学含义，以将
计算结果用于指导企业经营实践。
5、根据实验目的和实验内容写出实验报告。
五、指示指导
1、函数VLOOKUP(lookup-Value,table-arry,col-index-num,range-lookup)的使
用。