Excel Solver im Jahr 2016 hat wie seine späteren Iterationen mehrere Einschränkungen:
1. Problemgröße:
* Anzahl der Variablen: Solver kann eine erhebliche Anzahl von Variablen bewältigen, aber extrem große Probleme (Hunderttausende oder Millionen Variablen) können rechnerisch unlösbar werden, was zu einer langsamen Leistung oder einem langsamen Versagen führt. Die genaue Grenze hängt von den verfügbaren Systemressourcen (RAM, Verarbeitungsleistung) ab.
* Anzahl der Einschränkungen: Ähnlich wie bei Variablen kann eine sehr große Anzahl von Einschränkungen die Leistung stark beeinflussen und die Kapazität des Solver überschreiten.
2. Problemtyp:
* Nichtlinearität: Während Solver einige nichtlineare Probleme bewältigen kann, kann es linearer Probleme besser lösen. Nichtlineare Probleme können viel schwieriger zu lösen sein, und der Solver kann Schwierigkeiten haben, ein globales Optimum (die absolut beste Lösung) zu finden, was möglicherweise in einem lokalen Optimum stecken kann (eine gute Lösung, aber nicht die beste). Die Verwendung von Algorithmen Solver eignen sich besser für bestimmte Arten von Nichtlinearität.
* Integer -Einschränkungen: Das Einbeziehen von ganzzahligen Einschränkungen (Variablen müssen ganze Zahlen sein) macht das Problem wesentlich komplexer. Integer -Programmierprobleme sind oft viel schwieriger zu lösen als ihre kontinuierlichen Gegenstücke. Die Integer -Programmierfunktionen von Solver sind im Vergleich zu dedizierten Integer -Programmiersoftware begrenzt. Große Probleme mit vielen ganzzahligen Variablen können innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens nicht gelöst werden.
* Binäre Einschränkungen: Ähnlich wie bei ganzzahligen Einschränkungen können binäre Einschränkungen (Variablen können nur 0 oder 1 sein) die Problemkomplexität erheblich erhöhen.
3. Algorithmusbeschränkungen:
* Löserauswahl des Algorithmus: Solver bietet mehrere Algorithmen (GRG nichtlinear, LP -simplex, evolutionär). Die Auswahl des Algorithmus wirkt sich auf die Fähigkeit aus, verschiedene Problemtypen effizient zu lösen. Der Benutzer muss möglicherweise experimentieren, um den besten Algorithmus für ein bestimmtes Problem zu finden. Einige Algorithmen eignen sich besser für lineare Probleme, andere sind besser für nichtlineare Probleme. Der Benutzer muss möglicherweise manuell auswählen, um die Lösung des Solver zu optimieren.
* Konvergenzprobleme: Solver kann möglicherweise nicht zu einer Lösung konvergieren, insbesondere mit komplexen nichtlinearen Problemen. Dies bedeutet, dass es keine Lösung finden wird, die alle Einschränkungen innerhalb der angegebenen Toleranz erfüllt.
* lokales Optima: Wie bereits erwähnt, kann der Solver für nichtlineare Probleme ein lokales Optimum anstelle eines globalen Optimums finden.
4. Daten- und Modellanforderungen:
* Richtige Modellformulierung: Die Genauigkeit und Lösbarkeit des Problems hängt vollständig von der Richtigkeit des in Excel implementierten mathematischen Modells ab. Fehler in den Formeln oder Einschränkungen führen zu falschen oder keinen Lösungen.
* Datenintegrität: Der Solver stützt sich auf die Daten in der Tabelle, die genau und konsistent ist. Falsche oder fehlende Daten führen zu falschen Ergebnissen.
5. Software- und Hardware -Einschränkungen:
* Speicher: Die Leistung von Solver hängt direkt mit dem verfügbaren RAM zusammen. Große Probleme können leicht den verfügbaren Speicher ausschöpfen und dazu führen, dass der Löser abstürzt oder ausfällt.
* Verarbeitungsleistung: Die Algorithmen von Solver erfordern erhebliche Verarbeitungsleistung, insbesondere für komplexe Probleme. Ein langsamerer Prozessor führt zu längeren Lösungszeiten oder einem Ausfall.
Zusammenfassend ist Solver ein leistungsstarkes Werkzeug, aber es ist keine magische Kugel. Das Verständnis dieser Einschränkungen ist entscheidend, um sie effektiv zu verwenden und ihre Ergebnisse zu interpretieren. Für sehr große oder komplexe Probleme können dedizierte Optimierungssoftware -Pakete erforderlich sein.
