Причину выдачи сообщения "Значения целевой ячейки не сходятся" проиллюстрируем на примере (1.3):

, (1.3)

, .

Эта система показана на рис. 1.13, из которого видно – область допустимых решений не ограничена сверху. В таком случае при максимизации целевой функции (например, F = 2x₁ + 3x₂) решение получено быть не может, т.к. целевая функция, как и область допустимых решений, не ограничена сверху.

Рис. 1.13

Неограниченность целевой функции – это следствие ошибки в математической модели. Чтобы избежать таких ошибок, надо выполнять следующие правила:

1. При максимизации целевой функции она должна быть ограничена сверху с помощью ограничений, при этом модель с точки зрения содержания должна иметь вид:

(1.4)

2. При минимизации целевой функции она соответственно должна быть ограничена снизу, как это показано в (1.5):

(1.5)

Итак, уважаемый читатель, вот Вы и получили тот необходимый минимум теоретических сведений, который необходимо знать при решении оптимизационных задач экономического анализа с использованием надстройки MS Excel "Поиск решения". Но вместе с тем Вы, наверное, и сами это чувствуете, что в нашем изучении остался один очень существенный пробел – мы не показали примеры практического решения задач. А это – все равно что учиться плавать на берегу. Невозможно научиться решать задачи, не решая их. Поэтому, не откладывая в долгий ящик, советуем Вам переходить к изучению следующей главы.

2.1.2. Транспортная задача

Настоящий параграф посвящен вопросам разработки в MS Excel компьютерных моделей транспортного типа. Такие модели используются для составления наиболее экономичных планов перевозки продукции из нескольких пунктов отправления (например, склады) в несколько пунктов назначения (например, магазины). Транспортную модель можно также применять и при рассмотрении ряда других практических ситуаций, связанных с управлением запасами, составлением сменных графиков, назначением исполнителей по рабочим местам, оборотом наличного капитала и многими другими. Кроме того, модель можно видоизменять, с тем чтобы она учитывала перевозку нескольких видов продукции.

Широкое практическое приложение транспортной задачи обусловило её обязательное рассмотрение в курсе математического программирования высших учебных заведений. Можно предположить, что для многих читателей линейное программирование ассоциируется именно с решением транспортной задачи, рассмотрению которой уделено достаточно внимания в книгах по исследованию операций, экономико-математическому моделированию, логистике, экономическому анализу и некоторых других. Поэтому мы не будем подробно останавливаться на теоретических аспектах решения транспортной задачи, а сфокусируем свое внимание на вопросах разработки её компьютерной модели и последующего анализа различных практических ситуаций.

В качестве примера транспортной задачи рассмотрим задачу перевозки горюче-смазочных материалов (ГСМ).

Содержательная постановка задачи

Компанией разрабатывается план обеспечения потребителей горюче-cмазочными материалами. Исходные данные о запасах ГСМ в хранилищах, заявках на ГСМ в центрах распределения и стоимости перевозки 1 т ГСМ от хранилищ к центрам распределения представлены в нижеследующей таблице.

Хранилища ГСМ	Центры распределения					Запасы ГСМ в хранилищах, т
	Центр1	Центр2	Центр3	Центр4	Центр5
Хранилище1	4	6	7	9	1	350
Хранилище2	6	4	1	2	2	200
Хранилище3	5	8	7	4	9	450
Хранилище4	2	3	8	5	7	350
Потребность в ГСМ, т	350	400	250	100	250

Требуется разработать такой план доставки ГСМ от хранилищ к центрам распределения, чтобы общая стоимость перевозок была минимальной.