Ποιοι είναι οι περιορισμοί που τοποθετούνται στον Solver που αναφέρεται στο Excel 2016;

Το Excel Solver το 2016, όπως και οι μεταγενέστερες επαναλήψεις του, έχει αρκετούς περιορισμούς:

1. Μέγεθος προβλήματος:

* Αριθμός μεταβλητών: Ο Solver μπορεί να χειριστεί σημαντικό αριθμό μεταβλητών, αλλά εξαιρετικά μεγάλα προβλήματα (εκατοντάδες χιλιάδες ή εκατομμύρια μεταβλητές) μπορούν να καταστούν υπολογιστικά ανυπόφορα, οδηγώντας σε αργή απόδοση ή αποτυχία. Το ακριβές όριο εξαρτάται από τους διαθέσιμους πόρους του συστήματος (RAM, ισχύ επεξεργασίας).

* Αριθμός περιορισμών: Παρόμοια με τις μεταβλητές, ένας πολύ μεγάλος αριθμός περιορισμών μπορεί να επηρεάσει σοβαρά την απόδοση και μπορεί να υπερβεί την ικανότητα του Solver.

2. Τύπος προβλήματος:

* Μη γραμμικότητα: Ενώ ο Solver μπορεί να χειριστεί ορισμένα μη γραμμικά προβλήματα, είναι σημαντικά καλύτερα στην επίλυση γραμμικών προβλημάτων. Τα μη γραμμικά προβλήματα μπορεί να είναι πολύ πιο δύσκολο να λυθούν και ο επίλυση μπορεί να αγωνιστεί για να βρει ένα παγκόσμιο βέλτιστο (η απόλυτη καλύτερη λύση), ενδεχομένως να κολλήσει σε μια τοπική βέλτιστη (μια καλή λύση, αλλά όχι η καλύτερη). Οι χρήστες διαλυτών αλγορίθμων είναι καλύτερα προσαρμοσμένες σε συγκεκριμένους τύπους μη γραμμικότητας.

* περιορισμοί ακέραιων: Συμπεριλαμβανομένων των ακέραιων περιορισμών (οι μεταβλητές πρέπει να είναι ολόκληροι αριθμοί) καθιστά το πρόβλημα σημαντικά πιο περίπλοκο. Τα προβλήματα προγραμματισμού ακέραιων είναι συχνά πολύ πιο δύσκολο να λύσουν από τους συνεχείς ομολόγους τους. Οι δυνατότητες προγραμματισμού ακέραιου αριθμού του Solver είναι περιορισμένες σε σύγκριση με το ειδικό λογισμικό προγραμματισμού ακέραιου αριθμού. Τα μεγάλα προβλήματα με πολλές ακέραιες μεταβλητές μπορεί να είναι αδύνατο να λυθούν μέσα σε ένα λογικό χρονικό πλαίσιο.

* Δυτικοί περιορισμοί: Παρόμοια με τους ακέραιους περιορισμούς, οι δυαδικοί περιορισμοί (μεταβλητές μπορούν να είναι μόνο 0 ή 1) αυξάνουν σημαντικά την πολυπλοκότητα των προβλημάτων.

3. Περιορισμοί αλγόριθμου:

* Επιλογή του αλγορίθμου του Solver: Ο Solver προσφέρει αρκετούς αλγόριθμους (GRG Nonlinear, LP Simplex, Evolutionary). Η επιλογή του αλγορίθμου επηρεάζει την ικανότητά του να επιλύει αποτελεσματικά διαφορετικούς τύπους προβλημάτων. Ο χρήστης μπορεί να χρειαστεί να πειραματιστεί για να βρει τον καλύτερο αλγόριθμο για ένα συγκεκριμένο πρόβλημα. Μερικοί αλγόριθμοι είναι καλύτερα κατάλληλοι για γραμμικά προβλήματα, ενώ άλλοι είναι καλύτεροι για μη γραμμικά προβλήματα. Ο χρήστης μπορεί να χρειαστεί να επιλέξει χειροκίνητα αυτά για να βελτιστοποιήσει τη λύση του Solver.

* Θέματα σύγκλισης: Ο Solver μπορεί να αποτύχει να συγκλίνει σε μια λύση, ιδιαίτερα με σύνθετα μη γραμμικά προβλήματα. Αυτό σημαίνει ότι δεν θα βρει μια λύση που ικανοποιεί όλους τους περιορισμούς μέσα στην καθορισμένη ανοχή.

* Τοπική Optima: Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, για μη γραμμικά προβλήματα, ο επίλυση μπορεί να βρει ένα τοπικό βέλτιστο αντί για ένα παγκόσμιο βέλτιστο.

4. Απαιτήσεις δεδομένων και μοντέλου:

* Σωστή διατύπωση μοντέλου: Η ακρίβεια και η διαλυτότητα του προβλήματος εξαρτώνται εξ ολοκλήρου από την ορθότητα του μαθηματικού μοντέλου που εφαρμόζεται στο Excel. Τα σφάλματα στους τύπους ή τους περιορισμούς θα οδηγήσουν σε λανθασμένες ή χωρίς λύσεις.

* Ακεραιότητα δεδομένων: Ο Solver βασίζεται στα δεδομένα στο υπολογιστικό φύλλο που είναι ακριβές και συνεπές. Τα λανθασμένα ή ελλείποντα δεδομένα θα οδηγήσουν σε εσφαλμένα αποτελέσματα.

5. Περιορισμοί λογισμικού και υλικού:

* μνήμη: Η απόδοση του Solver σχετίζεται άμεσα με τη διαθέσιμη μνήμη RAM. Τα μεγάλα προβλήματα μπορούν εύκολα να εξαντλήσουν τη διαθέσιμη μνήμη, προκαλώντας τη συντριβή ή την αποτυχία του Solver.

* Επεξεργασία ισχύος: Οι αλγόριθμοι του Solver απαιτούν σημαντική ισχύ επεξεργασίας, ειδικά για σύνθετα προβλήματα. Ένας βραδύτερος επεξεργαστής θα οδηγήσει σε μεγαλύτερους χρόνους λύσης ή αποτυχία.

Συνοπτικά, ενώ ο Solver είναι ένα ισχυρό εργαλείο, δεν είναι μια μαγική σφαίρα. Η κατανόηση αυτών των περιορισμών είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική χρήση του και την ερμηνεία των αποτελεσμάτων της. Για πολύ μεγάλα ή πολύπλοκα προβλήματα, ενδέχεται να απαιτούνται αφιερωμένα πακέτα λογισμικού βελτιστοποίησης.