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Qual é a diferença entre procurar objetivos e solucionador no Microsoft Excel?
A busca de objetivos e o solucionador no Microsoft Excel são usados ​​para encontrar soluções para as equações, mas diferem significativamente em suas capacidades e complexidade:

procurar:

* Objetivo: A busca de objetivos encontra o valor de entrada necessário para atingir um valor de saída específico em uma única fórmula. Ele foi projetado para problemas simples e de variável única.
* Método : Ele usa um processo iterativo (tentativa e erro) para ajustar uma única célula de entrada até que um valor alvo seja atingido em uma célula de saída relacionada.
* Complexidade: Muito simples de usar. Adequado para cenários diretos de "What-If".
* Limitações: Só pode lidar com uma variável de cada vez. Não pode lidar com várias restrições ou objetivos. Pode não encontrar uma solução se a relação entre a entrada e a saída não for bem-comportada (por exemplo, existir várias soluções ou a solução for sensível às suposições iniciais).

solucionador:

* Objetivo: O Solver é uma ferramenta mais poderosa que pode encontrar soluções ideais para uma ampla gama de problemas, incluindo aqueles com várias variáveis, restrições e objetivos. Ele foi projetado para problemas de otimização.
* Método : Usa vários algoritmos de otimização (como LP simplex, GRG não -linear, evolutivos) para encontrar a melhor solução que satisfaz todas as restrições e otimiza a função objetivo.
* Complexidade: Mais complexo para configurar do que a busca de metas, exigindo que você defina a função objetiva, alterando variáveis ​​e restrições.
* Limitações: Requer uma compreensão das técnicas de otimização. Pode ser computacionalmente intensivo para problemas muito grandes ou complexos. A escolha do algoritmo pode influenciar a solução encontrada (ou mesmo se uma solução é encontrada).

em suma:

Use busca de meta Para análises simples de "What-If", onde você precisa encontrar um único valor de entrada para atingir uma saída de destino em uma única fórmula.

Use solucionador Para problemas de otimização mais complexos, envolvendo várias variáveis, restrições e objetivos em que você precisa encontrar a melhor solução com base nos critérios especificados. O solucionador é muito mais versátil, mas requer mais configuração e compreensão.

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