Если переменная равна значению одной из своих явно заданных границ . Множитель Лагранжа отличен от нуля только тогда, когда данное ограничение в оптимальном решении является связанным . В отличие от аналогичных показателей, нормированной стоимости и теневой цены, отчетов для линейных моделей, здесь нельзя гарантировать, что увеличение на . Если читатель еще что. Отчет по устойчивости, как и другие отчеты, ничего не говорит о параметрах модели, кроме значений правых частей ограничений. Поэтому, если есть необходимость исследовать чувствительность решения относительно других параметров модели, то остается только один выход — использовать метод . Но при этом следует помнить о возможности существования других решений, отличных от найденных вами. Это, конечно, резко усложняет процесс анализа и лишает вас гарантии, что результаты анализа не имеют . Желаю успехов в этом безнадежном деле. В этом случае сохраняются все . Кроме того, условие целочисленности добавляет свои . Поэтому, прежде чем вводить в модель условие целочисленности, прочитайте еще раз . И если всетаки вы вводите в нелинейную модель это условие, то для выполнения анализа чувствительности применяйте ту же методику, которая используется в анализе решений целочисленных линейных моделей. Первое оптимальное решение нелинейной модели этого примера показано на рис. Второе найденное решение этой модели показано на рис. Поскольку здесь мы не будем менять параметры модели, то для сохранения решений можно воспользоваться сценариями, которые сохраняет само средство Поиск решения. Для этого после того, как Поиск решения найдет оптимальное решение и выведет диалоговое окно Результаты поиска решения, в этом окне надо щелкнуть на кнопке Сохранить сценарий. Откроется диалоговое окно Сохранение сценария, в котором следует ввести название сценария. В отличие от сценариев, создаваемых самостоятельно с помощью диалогового . Не мудрствуя лукаво, я назвал первый сценарий, сохраняющий решение, показанное на рис. А . Производственный план для компании . Коэффициенты цепевой функции . Первое решение нелинейной модели предприятия . Переменньге решения . Ограничение Коэффициенты Левая часть Правая часть . Второе решение нелинейной модели предприятия . Второе решение лучше, поскольку имеет почти в два раза большее значение целевой функции . За ввод в первое решение одной единицы значения переменной хА надо будет заплатить уменьшением значения целевой функции примерно на . Аналогично ввод во второе решение одной единицы значения переменной хв приведет к уменьшению значения целевой функции примерно на . Поэтому, если имеется дополнительное требование, чтобы производство каждого изделия составляло не менее, например, . Конечно, при таком новом ограничении решения модели надо находить заново, но и этот приближенный анализ показывает, что второе решение имеет больший . Поскольку мы имеем одно ограничение, которое означает предельное количество произведенных изделий . правая часть ограничения измеряется в . Другими словами, здесь множитель Лагранжа можно трактовать как удельную прибыль одного изделия, причем как обобщенную, или среднюю, прибыль, не . Но не надо забывать, что эти значения обобщенной удельной прибыли действуют только в небольшой области возле полученных решений — во всей области допустимых решений они не действуют. В первом решении множитель Лагранжа равен . , а во втором — . Примерно на столько увеличится прибыль, если производство изыщет скрытые резервы и сможет изготовлять суммарно не . Как видно, и здесь второе решение лучше первого. На этом анализ чувствительности можно было бы закончить — из отчетов по устойчивости больше никакой информации не выжмешь. Но предположим, что добавлено новое условие. Ну что ж, поищем новые решения. Это условие можно задать с помощью трех новых ограничений хА . Но можно облегчить себе жизнь и задать это условие непосредственно в окне средства Поиск решения. Для этого выполняем команду Сервис. Затем надо зайти в диалоговое окно Параметры поиска решения и снять флажок Неотрицательные значения — действие необязательное, но желательное, поскольку лишние условия и ограничения замедляют работу, а в некоторых ситуациях могут привести к тому, что Поиск решения не найдет решения. После выполнения этих манипуляций в окне Поиск решения щелкаем на кнопке Выполнить и получаем решение. У меня при различных начальных значениях переменных получается одно и то же решение, которое показано на рис. Поэтому будем считать, что это единственное решение модели при данных ограничениях. И по этой же причине я сохранил его в сценарии под названием Окончательное решение. Отчет по сценариям показан на рис. Добавление нового ограничения Подведем краткие итоги нашего анализа решений нелинейной модели производства компании . Наиболее выгодным по значению прибыли производственным планом является решение хА . Увеличение производства изделия В на каждую единицу уменьшает прибыль примерно на . Увеличение суммарного объема производства приведет к увеличению прибыли примерно на . на каждую единицу продукции, превышающую значение . А . б| Значение цепевой функции : . Решение модели после добавления нового ограничения . Примечания, столбец Текущие значения. Изменяемые ячейки для каждого . Отчет по сценариям для решений нелинейной модели . Если в модель добавить условие, что производство любого изделия не должно быть менее . Как видно, при таком плане прибыль уменьшается примерно в два раза по сравнению с предыдущим планом. Таковы итоги анализа решения нелинейной модели. В этой главе показаны общие схемы процессов анализа чувствительности решений линейной, целочисленной линейной и нелинейной моделей. Подробно описано применение в анализе чувствительности отчетов, генерируемых средством Поиск решения. Общие схемы анализа проиллюстрированы на конкретных примерах моделей, решения которых получены в предыдущей главе.