O Excel Solver em 2016, como suas iterações posteriores, tem várias restrições:
1. Tamanho do problema: *
Número de variáveis: O solucionador pode lidar com um número significativo de variáveis, mas problemas extremamente grandes (centenas de milhares ou milhões de variáveis) podem se tornar computacionalmente intratáveis, levando a um desempenho ou falha lenta. O limite exato depende dos recursos do sistema disponíveis (RAM, potência de processamento).
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Número de restrições: Semelhante às variáveis, um número muito grande de restrições pode afetar severamente o desempenho e pode exceder a capacidade do solucionador.
2. Tipo de problema: *
não linearidade: Embora o Solver possa lidar com alguns problemas não lineares, é significativamente melhor na solução de problemas lineares. Problemas não lineares podem ser muito mais difíceis de resolver, e o solucionador pode ter dificuldade para encontrar um ótimo global (a melhor solução absoluta), potencialmente ficando presa em um ótimo local (uma boa solução, mas não a melhor). Os usos do solucionador de algoritmos são mais adequados para tipos específicos de não linearidade.
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restrições inteiras: A inclusão de restrições inteiras (as variáveis devem ser números inteiros) tornam o problema significativamente mais complexo. Os problemas de programação inteira geralmente são muito mais difíceis de resolver do que seus colegas contínuos. Os recursos de programação inteira da Solver são limitados em comparação com o software de programação inteira dedicado. Grandes problemas com muitas variáveis inteiras podem ser impossíveis de resolver dentro de um prazo razoável.
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restrições binárias: Semelhante às restrições inteiras, as restrições binárias (as variáveis podem ser apenas 0 ou 1) aumentam consideravelmente a complexidade do problema.
3. Limitações do algoritmo: *
Escolha do algoritmo do solucionador: A Solver oferece vários algoritmos (GRG não -linear, LP simplex, evolucionário). A escolha do algoritmo afeta sua capacidade de resolver diferentes tipos de problemas com eficiência. O usuário pode precisar experimentar para encontrar o melhor algoritmo para um problema específico. Alguns algoritmos são mais adequados para problemas lineares, enquanto outros são melhores para problemas não lineares. O usuário pode ter que escolhê -los manualmente para otimizar a solução do solucionador.
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problemas de convergência: O solucionador pode deixar de convergir para uma solução, particularmente com problemas não lineares complexos. Isso significa que não encontrará uma solução que satisfaz todas as restrições dentro da tolerância especificada.
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Optima local: Como mencionado anteriormente, para problemas não lineares, o Solver pode encontrar um ótimo local em vez de um ótimo global.
4. Requisitos de dados e modelo: *
Formulação do modelo correto: A precisão e a solvabilidade do problema dependem inteiramente da correção do modelo matemático implementado no Excel. Erros nas fórmulas ou restrições levarão a soluções incorretas ou nenhuma.
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Integridade dos dados: O solucionador depende dos dados na planilha que são precisos e consistentes. Dados incorretos ou ausentes levarão a resultados incorretos.
5. Limitações de software e hardware: * Memória: O desempenho da Solver está diretamente relacionado à RAM disponível. Grandes problemas podem esgotar facilmente a memória disponível, fazendo com que o solucionador falhe ou falhe.
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Poder de processamento: Os algoritmos do solucionador requerem poder de processamento significativo, especialmente para problemas complexos. Um processador mais lento resultará em tempos de solução mais longos ou falhas.
Em resumo, embora o Solver seja uma ferramenta poderosa, não é uma bala mágica. Compreender essas limitações é crucial para usá -lo e interpretar seus resultados efetivamente. Para problemas muito grandes ou complexos, podem ser necessários pacotes de software de otimização dedicados.
