Excel函数在决策管理中的应用

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1、第8章用Excel函数进行财务管理高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用Excel的一般线性模型优化决策用Excel函数进行运输与指派用Excel函数进行方案选择高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用Excel的一般线性模型优化决策经济价值最优的生产决策计算收益最大化的投资组合求解酒店最优化的配餐方案任何一个企业的管理都必须对如何向不同的活动分配资源的问题作出决策,以便达到组织的目标。线性规划是帮助管理这类决策问题的一个功能非常强大的解决工具。高效办公“职”通车――Excel函数公式

2、范例应用Excel的一般线性模型优化决策某餐馆从相关权威营养学家处获得了如图8-18所示的两种食物的碳水化合物、蛋白质、脂肪含量以及人体每天所需要的摄入量,已知每份牛排的成本为5元,土豆的成本为2元,求每顿向顾客至少提供多少份牛排和土豆才能满足营养且成本最低。(1)建立求解模型,输入已知条件和限制条件,并设定自变量和因变量,如图8-19所示。(2)选中D9单元格,输入公式“=SUMPRODUCT(B9:C9,B$13:C$13)”,按下Enter键后将其填充复制到D10:D11单元格区域,结果如图8-2

3、0所示。(3)选中F13单元格,输入公式“=SUMPRODUCT(B13:C13,B12:C12)”,按下Enter键确认输入,结果如图8-21所示。(4)选中F13单元格,单击【数据】→【规划求解】命令项,打开【规划求解参数】对话框,然后进行如图8-22所示的设置。(5)单击【求解】按钮,再单击【确定】按钮,即可得到该问题的最优解,如图8-23所示。因此,餐馆向顾客提供1.29份牛排和3.07分土豆即可以最低成本满足顾客的营养要求。求解酒店最优化的配餐方案高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应

4、用图8-18已知条件图8-19建立求解模型图8-20计算合计值高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用图8-21计算目标函数值图8-22设置规划求解参数图8-23求解结果高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用用Excel函数进行运输与指派运输指派问题概述用Excel函数实现运输配送用Excel函数实现选址用Excel函数实现员工任务指派高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用用Excel函数进行运输与指派运输指派问题概述运输问题指的是如何确定以最优的方式运输货物,而指派问题则是

5、指如何以最优的方式将任务指派给人员。为使读者更为直观地理解这两个概念,下面继续使用实例向读者介绍Excel在运输和指派问题中的应用。高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用用Excel函数进行运输与指派某木材公司是一个拥有3个木材资源区和5个需要供应的市场的木材公司,木材资源区每年所能生产的木材量分别为1550万、2100万、1500万板英尺。每年5个市场能够销售的木材量分别为1000、1300、950、1000、820万板英尺。该公司使用火车运输木材,运输成本如图8-24所示,求成本最小的运输

6、计划。(1)建立求解模型,如图8-25所示。(2)选中B6单元格,输入公式“=SUM(B3:B5)”,按下Enter键后将其填充复制到C6:F6单元格区域,结果如图8-26所示。(3)选中G3单元格,输入公式“=SUM(B3:F3)”,按下Enter键后将其填充复制到G4:G5单元格区域,结果如图8-27所示。(4)选中G11单元格,输入公式“=SUMPRODUCT(B3:F5,B11:F13)”,按下Enter键确认输入,结果如图8-28所示。(5)选中G11单元格,单击【数据】→【规划求解】命令项,

7、打开【规划求解参数】对话框,进行如图8-29所示的设置。(6)单击【求解】按钮,在弹出来的【规划求解结果】对话框中单击【确定】按钮,即可得出求解结果,如图8-30所示。此例中的问题属于平衡运输问题,即总生产量和总销售量相等,但在实际工作中,很多运输问题都属于不平衡的运输问题,即运输需求量与供应量相等。在这种情况下,操作与平衡运输问题一样,只是约束条件不同而已,读者可以根据实际情况灵活运用。用Excel函数实现运输配送高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用图8-25建立求解模型图8-26计算市场

8、销售量图8-27计算货源的生产量图8-28计算总运费高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用图8-29【规划求解参数】对话框图8-30求解结果高效办公“职”通车――Excel函数公式范例应用用Excel函数进行方案选择用Excel函数解决非确定型决策决策树概述用决策树解决风险型决策方案选择是指决策者在若干可能方案中做出选择的过程。每个方案选择问题都有其特定的目标,决策者在选择方案时借助于自己的经验,通过获取可靠的有用信息,用科学的分

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