Solver Excel este una dintre cele mai utile funcții pe care le puteți întâlni în timpul analizei datelor în Excel. Aceasta este o funcție de analiză de tip "ce-ar fi dacă" sub forma unui Add-in Excel. Acest articol se va concentra pe diferite exemple de utilizare a funcției Solver caracteristică din Excel, care include multe domenii diferite.

Descărcați caietul de practică

Descărcați caietul de lucru utilizat pentru demonstrație de la link-ul de mai jos.

Excel Solver.xlsx

Ce este Solver în Excel?

Solver este un program adițional Microsoft Excel. Solver face parte din instrumentele de analiză de tip What-If Analysis pe care le putem folosi în Excel pentru a testa diferite scenarii. Putem rezolva probleme de luare a deciziilor folosind instrumentul Excel Solver prin găsirea celor mai perfecte soluții. De asemenea, analizează modul în care fiecare posibilitate are un impact asupra rezultatului foii de calcul.

Cum se activează caracteristica Solver în Excel

Puteți accesa Solver alegând Data ➪ Analizați ➪ Solver. Uneori se poate întâmpla ca această comandă să nu fie disponibilă, trebuie să instalați add-in-ul Solver folosind următorii pași:

• Mai întâi de toate, alegeți Fișier
• În al doilea rând, selectați Opțiuni din meniu.

• Prin urmare, se poate spune că Opțiuni Excel apare caseta de dialog.
• Aici, mergeți la Suplimente
• În partea de jos a Opțiuni Excel caseta de dialog, selectați Suplimente Excel de la Gestionați lista derulantă și apoi faceți clic pe Du-te .

• Imediat, se va face un Completări apare caseta de dialog.
• Apoi, bifați o bifă lângă Solver Add-In , apoi faceți clic pe OK .

După ce ați activat suplimentele în registrul de lucru Excel, acestea vor fi vizibile pe panglică. Trebuie doar să vă deplasați la butonul Date și puteți găsi Solver add-in pe Analizați grup.

Cum se utilizează Solver în Excel

Înainte de a intra în mai multe detalii, iată procedura de bază pentru folosind Solver :

• Mai întâi de toate, configurați foaia de calcul cu valori și formule. Asigurați-vă că ați formatat corect celulele; de exemplu, timpul maxim nu poate produce unități parțiale ale produselor dumneavoastră, așa că formatați acele celule pentru a conține numere fără valori zecimale.
• Apoi, alegeți Date ➪ Analiză ➪ Solver Se va afișa caseta de dialog Solver Parameters (Parametrii de rezolvare).
• După aceea, specificați celula țintă. Celula țintă este cunoscută și sub numele de obiectiv.
• Apoi, specificați intervalul care conține celulele care se modifică.
• Precizați constrângerile.
• Dacă este necesar, modificați opțiunile Solver.
• Lăsați Solver să rezolve problema.

2 Exemple adecvate de utilizare eficientă a Excel Solver

Inițial, ne vom concentra asupra a două probleme simple care utilizează rezolvatorul Excel. Prima va fi maximizarea profitului dintr-o serie de produse, iar cea de-a doua se concentrează pe minimizarea costului de producție. Acestea sunt doar două exemple pentru a arăta procedura rezolvatorului Excel în două scenarii diferite. Mai multe probleme referitoare la aceeași caracteristică vor urma în partea ulterioară a articolului.

1. Maximizarea profitului produselor

Să ne uităm mai întâi la următorul set de date.

Cel mai mare profit provine din produsul C. Prin urmare, pentru a maximiza profitul total din producție, putem produce numai produsul C. Dar dacă lucrurile ar fi atât de simple, nu am avea nevoie de instrumente precum Solver. Această companie are anumite constrângeri care trebuie respectate pentru a produce produse:

• Capacitatea de producție combinată este de 300 de unități pe zi.
• Compania are nevoie de 50 de unități din produsul A pentru a onora o comandă existentă.
• Compania are nevoie de 40 de unități din produsul B pentru a onora o comandă preconizată.
• Piața pentru produsul C este relativ limitată, astfel încât întreprinderea nu este interesată să producă mai mult de 40 de unități de acest produs pe zi.

Acum să vedem cum putem folosi rezolvarea pentru a lucra cu problema.

Pași:

• În primul rând, mergeți la Date de pe panglică.
• Apoi selectați Solver de la Analiză grup.

• Acum selectați celula E8 ca fiind celula obiectiv a Parametru de rezolvare cutie.
• În afară de La opțiuni selectați Max deoarece încercăm să maximizăm valoarea celulei.
• În Prin schimbarea celulelor variabile , selectați valorile celulei pe care ne concentrăm în principal să le modificăm. Aici, ele aparțin intervalului C5:C7 .
• Acum adăugați constrângerile făcând clic pe butonul Adăugați din partea dreaptă a casetei.
• În cele din urmă, selectați Simplex LP în Selectați o metodă de rezolvare

• După ce ați terminat cu toți pașii de mai sus, faceți clic pe Rezolvă în partea de jos a cutiei.
• După aceea, se va trece la Rezultatele rezolvării va apărea o casetă.
• Acum selectați opțiunile și rapoartele pe care doriți să le preferați în această casetă. Pentru demonstrație, alegem să activăm opțiunea Păstrați Soluția Solver numai opțiunea

• În continuare, faceți clic pe OK .
• Setul de date se va modifica acum în acest mod.

Aceasta indică numărul optim de unități necesare pentru a obține profitul maxim în cadrul constrângerii introduse. Acesta este doar unul dintre exemplele care demonstrează cât de puternică poate fi funcția de rezolvare Excel.

Citește mai mult: Cum să calculați mixul optim de produse în Excel (cu pași simpli)

2. Minimizarea costurilor de expediere

După problema de maximizare de mai sus, să analizăm un exemplu axat pe minimizarea valorilor. Vom folosi SUM și SUMPRODUCT pentru calcularea diferiților parametri. Pentru aceasta, să luăm următorul set de date.

Tabelul costurilor de expediere : Acest tabel conține intervalul de celule B4:E10 Aceasta este o matrice care conține costurile de expediere per unitate de la fiecare depozit la fiecare punct de vânzare cu amănuntul. De exemplu, costul de expediere a unei unități a unui produs din Boston la Detroit este următorul $38 .

Nevoile de produse ale fiecărui magazin cu amănuntul : Aceste informații apar în intervalul de celule C14:C19 De exemplu, punctul de vânzare cu amănuntul din Houston are nevoie de 225 de unități, Denver are nevoie de 150 de unități, Atlanta are nevoie de 100 de unități și așa mai departe. C18 este o celulă cu formulă care calculează numărul total de unități necesare de la punctele de vânzare.

Nr. pentru a expedia de la... : Gama de celule D14:F19 conține celulele ajustabile. Valorile acestor celule vor fi variate de Solver. Am inițializat aceste celule cu o valoare de 25 pentru a da Solver o valoare de pornire. Coloana G conține formule. Această coloană conține suma unităților pe care compania trebuie să le expediază la fiecare punct de vânzare cu amănuntul din depozite. De exemplu, G14 are valoarea 75. Compania trebuie să trimită 75 de unități de produse la punctul de vânzare din Denver din trei depozite.

Inventar de depozit Rândul 21 conține cantitatea de stocuri din fiecare depozit. De exemplu, depozitul din Los Angeles are 400 de unități de stoc. Rândul 22 conține formule care arată stocul rămas după expediere. De exemplu, Los Angeles a expediat 150 (a se vedea rândul 18) de unități de produse, deci are 250 (400-150) de unități de stoc rămase.

Costuri de transport calculate : Rândul 24 conține formulele care calculează costurile de expediere.

Rezolvatorul va completa valorile din intervalul de celule D14:F19 în așa fel încât să minimizeze costurile de transport de la depozite la punctele de vânzare. Cu alte cuvinte, soluția va minimiza valoarea din celula G24 prin ajustarea valorilor din intervalul de celule D14:F19 cu respectarea următoarelor constrângeri:

• Numărul de unități cerute de fiecare punct de vânzare cu amănuntul trebuie să fie egal cu numărul de unități livrate. Cu alte cuvinte, toate comenzile vor fi onorate. Următoarele specificații pot exprima aceste constrângeri: C14=G14, C16=G16, C18=G18, C15=G15, C17=G17, și C19=G19
• Numărul de unități rămase în stocul fiecărui depozit nu trebuie să fie negativ. Cu alte cuvinte, un depozit nu poate expedia mai mult decât stocul său. Următoarea restricție arată acest lucru: D24>=0, E24>=0, F24>=0 .
• Celulele ajustabile nu pot fi negative, deoarece expedierea unui număr negativ de unități nu are sens. Caseta de dialog Solve Parameters (Rezolvare parametri) are o opțiune la îndemână: Make Unconstrained Variables Non-Negative (Asigurați-vă că această setare este activată.

Haideți să parcurgem următorii pași pentru a îndeplini această sarcină.

Pași:

• În primul rând, vom stabili câteva formule necesare. Pentru a calcula care urmează să fie expediate , introduceți următoarea formulă.

=SUM(D14:F14)

• Apoi, apăsați Introduceți .

• Apoi, trageți pictograma Fill Handle până la celula G19 pentru a umple celelalte celule cu formula.
• Prin urmare, rezultatul va arăta astfel.

• După aceea, pentru a calcula totalul, introduceți următoarea formulă.

=SUMĂ(C14:C19)

• Apoi, apăsați Enter.

• Apoi, trageți pictograma Fill Handle în dreapta până la celula G20 pentru a umple celelalte celule cu formula.
• Prin urmare, rezultatul va arăta astfel.

• După aceea, pentru a calcula costurile de transport, introduceți următoarea formulă.

=SUMPRODUCT(C5:C10,D14:D19)

• Apoi, apăsați Introduceți .

• Apoi, trageți pictograma Fill Handle în dreapta până la celula F26 pentru a umple celelalte celule cu formula.
• Acum introduceți următoarea formulă în celulă G26 .

=SUM(D26:F26)

• Pentru a deschide fereastra Solver Add-in , mergeți la Date și faceți clic pe Solver .

• În continuare, umpleți Setați câmpul Obiectiv cu această valoare: $G$26 .
• Apoi, selectați butonul radio al rubricii Min opțiune din To control.
• Selectați celula $D$14 la $F$19 pentru a umple câmpul Prin schimbarea celulelor variabile Acest câmp va arăta apoi $D$14:$F$19 .
• Acum, Adăugați Constrângerile sunt: C14=G14, C16=G16, C18=G18, C15=G15, C17=G17, C19=G19, D24>=0, E24>=0, și F24>=0 Aceste constrângeri vor fi afișate în câmpul Subject to the Constraints.
• După aceea, selectați Faceți variabilele neconstrânse non-negative caseta de selectare.
• În cele din urmă, selectați Simplex LP din lista derulantă Select a Solving Method (Selectați o metodă de rezolvare).

• Acum, faceți clic pe butonul Rezolvă Următoarea figură prezintă Rezultatele rezolvării După ce faceți clic pe OK , se va afișa rezultatul.

• Solver afișează soluția prezentată în figura următoare.

Citește mai mult: Exemplu cu Excel Solver pentru minimizarea costurilor

Mai multe despre Excel Solver

În această secțiune vom discuta caseta de dialog Solver Options (Opțiuni de rezolvare). Cu ajutorul acestei casete de dialog, puteți controla multe aspecte ale procesului de rezolvare. De asemenea, puteți încărca și salva specificațiile modelului într-un interval de foi de calcul utilizând această casetă de dialog.

De obicei, veți dori să salvați un model numai atunci când veți utiliza mai mult de un set de parametri Solver cu foaia de calcul. Excel salvează automat primul model Solver cu foaia de calcul utilizând nume ascunse. Dacă salvați modele suplimentare, Excel stochează informațiile sub forma unor formule care corespund specificațiilor. (Ultima celulă din intervalul salvat este o formulă de matrice care conține formulasetările opțiunilor).

Se poate întâmpla ca Solver să raporteze că nu poate găsi o soluție, chiar și atunci când știți că ar trebui să existe o soluție. Puteți modifica una sau mai multe dintre opțiunile Solver și să încercați din nou. Atunci când faceți clic pe butonul Options (Opțiuni) din caseta de dialog Solver Parameters (Parametrii Solver), apare caseta de dialog Solver Options (Opțiuni Solver) prezentată în figura următoare.

Un exemplu simplu de Solver în Excel

Putem controla multe aspecte ale modului în care Solver va rezolva o problemă.

Iată o scurtă descriere a opțiunilor lui Solver:

Precizia constrângerii : Specificați cât de apropiate trebuie să fie formulele Cell Reference și Constraint pentru a satisface o constrângere. Dacă specificați o precizie mai mică, Excel va rezolva problema mai rapid.

Utilizați scalarea automată : Se utilizează atunci când problema se referă la diferențe mari de mărime - de exemplu, atunci când încercați să maximizați un procentaj, prin variația unor celule foarte mari.

Afișați rezultatele iterației : Prin selectarea acestei casete de selectare, Solver este instruit să întrerupă și să afișeze rezultatele după fiecare iterație.

Ignoră constrângerile de numere întregi : Dacă selectați această casetă de selectare, Solver va ignora constrângerile care menționează că o anumită celulă trebuie să fie un număr întreg. Utilizarea acestei opțiuni poate permite Solver să găsească o soluție care nu poate fi găsită altfel.

Timp maxim : Menționați timpul maxim (în secunde) pe care doriți ca Solver să îl petreacă pe o singură problemă. Dacă Solver raportează că a depășit limita de timp, puteți mări timpul pe care îl va petrece în căutarea unei soluții.

Iterații : Introduceți numărul maxim de soluții de încercare pe care doriți ca Solver să le încerce pentru a rezolva problema.

Subprobleme maxime Se utilizează pentru a rezolva probleme complexe. Se specifică numărul maxim de subprobleme care pot fi rezolvate de algoritmul evolutiv.

Soluții fezabile maxime Se utilizează pentru probleme complexe. Specificați numărul maxim de soluții fezabile care pot fi rezolvate de algoritmul evolutiv.

Citește mai mult: Cum se utilizează Excel Evolutionary Solver (cu pași simpli)

Exemplu de optimizare a portofoliului de investiții cu Excel Solver

În această secțiune, vom analiza o problemă de portofoliu de investiții, care poate fi considerată și o problemă financiară. Vom optimiza o astfel de problemă cu ajutorul soluționatorului Excel. Scopul optimizare financiară sau de portofoliu este de a identifica portofoliul optim (distribuția activelor) dintre cele care sunt portofolii având în vedere un anumit obiectiv. În majoritatea cazurilor, obiectivul este de a maximiza beneficiile, cum ar fi randamentul preconizat, minimizând în același timp pasivele, cum ar fi riscul financiar.

Să ne uităm la următorul portofoliu de investiții.

Enunțul problemei este descris mai jos.

• Suma pe care uniunea de credit o va investi în credite pentru mașini noi trebuie să fie de cel puțin trei ori mai mare decât suma pe care uniunea de credit o va investi în credite pentru mașini second-hand. Motivul este următorul: creditele pentru mașini second-hand sunt investiții mai riscante. Această constrângere este reprezentată sub forma C5>=C6*3
• Creditele pentru autoturisme ar trebui să reprezinte cel puțin 15% din portofoliu. Această constrângere este reprezentată sub forma D14>=.15
• Împrumuturile negarantate nu trebuie să reprezinte mai mult de 25% din portofoliu. Această constrângere este reprezentată prin următoarea formulă E8<=.25
• Cel puțin 10% din portofoliu ar trebui să fie în CD-uri bancare. Această constrângere este reprezentată sub forma E9>=.10
• Suma totală investită este de 5.000.000 de dolari.
• Toate investițiile trebuie să fie pozitive sau zero.

Urmați acești pași pentru a vedea cum puteți utiliza soluționatorul în Excel pentru exemple de acest tip.

Pași:

• În primul rând, selectați Date
• Apoi selectați Solver de la Analiză

• Acum completați câmpul Set Objective cu această valoare: $E$13 .
• Selectați apoi butonul radio pentru Max din La
• După aceea, selectați celula $D$6 la $D$10 pentru a umple câmpul Prin schimbarea celulelor variabile Acest câmp va arăta apoi $D$6:$D$10 .
• Adăugați constrângerile una câte una. Constrângerile sunt: $D$11= $C$4 $D$6>= $D$7*3, $E$15>= 0.15, $F$9= 0.1 Aceste constrângeri vor fi prezentate în Sub rezerva constrângerilor
• Selectați Faceți variabilele neconstrânse non-negative caseta de selectare.
• Selectați GRG neliniar de la Selectați o metodă de rezolvare lista derulantă.

• Acum faceți clic pe butonul Rezolvă Faceți clic pe OK .
• Va apărea o altă casetă de dialog în care trebuie să selectați tipurile de rezultate.
• Ceea ce înseamnă că trebuie să selectați Păstrați Soluția Solver În caz contrar, valorile vor reveni la valorile inițiale.
• Apoi, din partea dreaptă a casetei de dialog, selectați toate opțiunile din caseta de dialog Rapoarte .
• Apoi faceți clic pe OK după asta.

• Am introdus 1.000.000 în celulele care se schimbă ca valori de pornire. Atunci când executați Solver cu acești parametri, acesta produce soluția prezentată în figura următoare, care are un randament total de 25% .
• The Credite auto de asemenea, valorile s-au schimbat în 15%.
• Și iată cum am obținut cea mai mare valoare de optimizare de Randament total luând în considerare toate constrângerile.

Și iată cum finalizăm optimizarea unui portofoliu de investiții folosind soluționatorul Excel.

Citește mai mult: Cum se creează un calculator de planificare financiară în Excel

Exemplu de programare liniară întreagă utilizând Excel Solver

Să analizăm un exemplu de utilizare a unui Solver Excel în programarea liniară întreagă. În primul rând, analizați un set de date adecvat pentru problemă.

Acum este timpul să analizăm particularitățile soluționatorului Excel pentru acest exemplu de programare liniară cu numere întregi:

Variabile de decizie:

X1: Cantitatea de producție a produsului 1.

X2: Cantitatea de producție a produsului 2.

Y: 1 dacă este selectată prima setare sau 0 dacă este selectată a doua setare.

Funcția obiectiv:

Z=10X1+12X2

Constrângeri:

X1+X2<=35

X1-8Y<=12

X2+15Y<=25

Y={0,1}

X1,X2>=0

Urmați acum acești pași pentru a vedea cum putem rezolva acest exemplu particular de programare liniară cu numere întregi în Excel, utilizând soluționatorul.

Pași:

• În primul rând, mergeți la Date și selectați Solver de la Analiză

• Acum, introduceți valorile și constrângerile în Parametru de rezolvare așa cum se arată în figură.

• Apoi faceți clic pe Rezolvă .
• Apoi, faceți clic pe OK pe Rezultatele rezolvării .

Rezultatul final al utilizării soluționatorului Excel pentru exemplul de programare liniară cu numere întregi va fi următorul.

Exemplu de programare cu Excel Solver

Să presupunem că banca are 22 de angajați. Cum ar trebui să fie planificați lucrătorii astfel încât să aibă un număr maxim de zile libere în weekend? În acest exemplu de planificare a programului de rezolvare Excel, vom maximiza numărul de zile libere în weekend cu un număr fix de angajați.

Să ne uităm la setul de date.

Constrângerile sunt prezentate în figură. Pentru a rezolva problema de programare și a utiliza soluționatorul în exemple de acest gen, puteți urma pașii de mai jos.

Pași:

• În primul rând, mergeți la Date de pe panglica dvs. și selectați Solver de la Analiză

• În continuare, introduceți valorile constrângerilor și ale parametrilor, așa cum se arată în figura de mai jos.

• După aceea, faceți clic pe Rezolvă .
• În cele din urmă, faceți clic pe OK pe Solver Rezultate.

Rezolvatorul va afișa automat rezultatul problemei de programare pe foaia de calcul Excel, datorită alegerilor pe care le-am făcut în etape.

Puteți utiliza soluționatorul din Excel în exemple similare.

Un exemplu de Solver Excel pentru alocarea bugetului de marketing

În cele din urmă, să ne uităm la un scenariu în care trebuie să folosim soluția în Excel pentru alocarea bugetului de marketing. Pentru aceasta, să luăm un set de date ca acesta.

Aici, avem statisticile curente în stânga, iar partea în care vom folosi soluționatorul este în dreapta.

Urmați acești pași pentru a afla cum putem aborda această problemă de marketing cu ajutorul soluționatorului Excel.

Pași:

• În primul rând, mergeți la Date de pe panglică și selectați Solver de la Analiză grup.

• Apoi scrieți următoarele constrângeri și parametrii, așa cum se arată în figură.

• După aceea, faceți clic pe Rezolvă .
• În continuare, faceți clic pe OK pe Rezultatele rezolvării

Valorile se vor modifica în acest mod din cauza constrângerilor și a parametrilor pe care i-am ales.

Puteți utiliza soluționatorul din Excel în exemple similare.

Citește mai mult: Alocarea resurselor în Excel (Creați cu pași rapizi)

Concluzie

Astfel se încheie articolul pentru exemple de rezolvare Excel. Sperăm că ați înțeles ideea de utilizare a rezolvatorului Excel pentru diferite scenarii din aceste exemple. Sper că ați găsit acest ghid util și informativ. Dacă aveți întrebări sau sugestii, anunțați-ne în comentariile de mai jos.

Pentru mai multe ghiduri ca acesta, vizitați ExcelWIKI.com .