Excel -lösare 2016, som dess senare iterationer, har flera begränsningar:
1. Problemstorlek:
* Antal variabler: Lösare kan hantera ett betydande antal variabler, men extremt stora problem (hundratusentals eller miljoner variabler) kan bli beräkningsmässigt, vilket leder till långsam prestanda eller misslyckande. Den exakta gränsen beror på tillgängliga systemresurser (RAM, bearbetningskraft).
* Antal begränsningar: I likhet med variabler kan ett mycket stort antal begränsningar påverka prestandan allvarligt och kan överstiga Solver kapacitet.
2. Problemtyp:
* icke-linearitet: Medan Solut kan hantera några icke-linjära problem, är det betydligt bättre på att lösa linjära problem. Icke-linjära problem kan vara mycket svårare att lösa, och lösare kan kämpa för att hitta ett globalt optimalt (den absolut bästa lösningen), som potentiellt fastnar i en lokal optimal (en bra lösning, men inte den bästa). Algoritmlösningsanvändningen är bättre lämpade för specifika typer av icke-linearitet.
* heltalsbegränsningar: Att inkludera heltalsbegränsningar (variabler måste vara hela siffror) gör problemet betydligt mer komplicerat. Heltalsprogrammeringsproblem är ofta mycket svårare att lösa än deras kontinuerliga motsvarigheter. Solver's heltalsprogrammeringsfunktioner är begränsade jämfört med dedikerad heltalsprogrammeringsprogramvara. Stora problem med många heltalsvariabler kan vara omöjliga att lösa inom en rimlig tidsram.
* binära begränsningar: I likhet med heltalsbegränsningar kan binära begränsningar (variabler endast vara 0 eller 1) öka problemkomplexiteten avsevärt.
3. Algoritmbegränsningar:
* Solver's Choice of Algoritm: Solver erbjuder flera algoritmer (GRG Nonlinear, LP Simplex, Evolutionary). Valet av algoritm påverkar dess förmåga att lösa olika problemtyper effektivt. Användaren kan behöva experimentera för att hitta den bästa algoritmen för ett visst problem. Vissa algoritmer är bättre lämpade för linjära problem, medan andra är bättre för icke-linjära problem. Användaren kan behöva välja dessa för att optimera Solver -lösningen.
* konvergensfrågor: Lösare kan misslyckas med att konvergera till en lösning, särskilt med komplexa icke-linjära problem. Detta innebär att den inte kommer att hitta en lösning som uppfyller alla begränsningar inom den angivna toleransen.
* Lokal optima: Som nämnts tidigare, för icke-linjära problem, kan lösaren hitta ett lokalt optimalt istället för ett globalt optimalt.
4. Data och modellkrav:
* Rätt modellformulering: Problemets noggrannhet och löslighet beror helt på riktigheten av den matematiska modellen som implementeras i Excel. Fel i formlerna eller begränsningarna kommer att leda till felaktiga eller inga lösningar.
* dataintegritet: Lösaren förlitar sig på att data i kalkylbladet är korrekt och konsekvent. Felaktiga eller saknade data kommer att leda till felaktiga resultat.
5. Programvaru- och hårdvarubegränsningar:
* minne: Solvers prestanda är direkt relaterad till den tillgängliga RAM. Stora problem kan enkelt uttömma tillgängligt minne, vilket gör att lösaren kraschar eller misslyckas.
* Processing Power: Solver's algoritmer kräver betydande bearbetningskraft, särskilt för komplexa problem. En långsammare processor kommer att resultera i längre lösningstider eller fel.
Sammanfattningsvis är det inte en magisk kula. Att förstå dessa begränsningar är avgörande för att effektivt använda den och tolka dess resultat. För mycket stora eller komplexa problem kan dedikerade optimeringsprogramvarupaket vara nödvändiga.
