Надстройка solver для excel

Solver – это надстройка Microsoft Excel, которую можно использовать для оптимизации в анализе «что, если».

По мнению О’Брайена и Маракаса, оптимизационный анализ является более сложным расширением целенаправленного анализа. Вместо того, чтобы устанавливать конкретное целевое значение для переменной, цель состоит в том, чтобы найти оптимальное значение для одной или нескольких целевых переменных при определенных ограничениях. Затем одна или несколько других переменных меняются неоднократно, с учетом указанных ограничений, пока вы не найдете лучшие значения для целевых переменных.

В Excel вы можете использовать Solver, чтобы найти оптимальное значение (максимальное или минимальное или определенное значение) для формулы в одной ячейке, называемой целевой ячейкой, при условии соблюдения определенных ограничений или ограничений для значений других ячеек формулы на рабочем листе. ,

Это означает, что Солвер работает с группой ячеек, называемых переменными решения, которые используются при вычислении формул в ячейках цели и ограничения. Солвер корректирует значения в ячейках переменных решения, чтобы удовлетворить ограничения на ячейки ограничений и получить желаемый результат для целевой ячейки.

Вы можете использовать Solver, чтобы найти оптимальные решения для различных проблем, таких как –

• Определение ежемесячного ассортимента продукции для подразделения по производству лекарств, которое максимизирует прибыльность.

• Планирование рабочей силы в организации.

• Решение транспортных проблем.

• Финансовое планирование и бюджетирование.

Определение ежемесячного ассортимента продукции для подразделения по производству лекарств, которое максимизирует прибыльность.

Планирование рабочей силы в организации.

Решение транспортных проблем.

Финансовое планирование и бюджетирование.

Активация Solver надстройки

Прежде чем приступить к поиску решения проблемы с Solver, убедитесь, что надстройка Solver активирована в Excel следующим образом:

• Нажмите вкладку ДАННЫЕ на ленте. Команда Solver должна появиться в группе «Анализ», как показано ниже.

Если вы не можете найти команду Солвера, активируйте ее следующим образом:

• Нажмите вкладку ФАЙЛ.
• Нажмите Опции на левой панели. Откроется диалоговое окно «Параметры Excel».
• Нажмите Надстройки на левой панели.
• Выберите Надстройки Excel в поле «Управление» и нажмите «Перейти».

Откроется диалоговое окно «Надстройки». Проверьте Надстройку Solver и нажмите Ok. Теперь вы можете найти команду Solver на ленте под вкладкой DATA.

Методы решения, используемые Solver

Вы можете выбрать один из следующих трех методов решения, которые поддерживает Excel Solver, в зависимости от типа проблемы:

LP Simplex

Используется для линейных задач. Модель Солвера является линейной при следующих условиях:

• Целевая ячейка вычисляется путем сложения членов формы (изменяющаяся ячейка) * (постоянная).

• Каждое ограничение удовлетворяет требованию линейной модели. Это означает, что каждое ограничение оценивается путем сложения членов формы (изменяющейся ячейки) * (константы) и сравнения сумм с константой.

Целевая ячейка вычисляется путем сложения членов формы (изменяющаяся ячейка) * (постоянная).

Каждое ограничение удовлетворяет требованию линейной модели. Это означает, что каждое ограничение оценивается путем сложения членов формы (изменяющейся ячейки) * (константы) и сравнения сумм с константой.

Обобщенный редуцированный градиент (GRG) нелинейный

Используется для гладких нелинейных задач. Если ваша целевая ячейка, любое из ваших ограничений или оба содержат ссылки на изменяющиеся ячейки, которые не имеют (изменяющейся ячейки) * (постоянной) формы, у вас есть нелинейная модель.

эволюционный

Используется для гладких нелинейных задач. Если ваша целевая ячейка, любое из ваших ограничений или оба содержат ссылки на изменяющиеся ячейки, которые не имеют (изменяющейся ячейки) * (постоянной) формы, у вас есть нелинейная модель.

Понимание оценки Солвера

Для Солвера требуются следующие параметры –

• Ячейки с переменными решениями
• Клетки ограничения
• Объективные Клетки
• Метод решения

Оценка решателя основана на следующем:

• Значения в ячейках переменных решения ограничены значениями в ячейках ограничений.

• Вычисление значения в целевой ячейке включает значения в ячейках переменных решения.

• Солвер использует выбранный метод решения, чтобы получить оптимальное значение в целевой ячейке.

Значения в ячейках переменных решения ограничены значениями в ячейках ограничений.

Вычисление значения в целевой ячейке включает значения в ячейках переменных решения.

Солвер использует выбранный метод решения, чтобы получить оптимальное значение в целевой ячейке.

Определение проблемы

Предположим, вы анализируете прибыль, полученную компанией, которая производит и продает определенный продукт. Вас просят найти сумму, которая может быть потрачена на рекламу в следующие два квартала, но не более 20 000. Уровень рекламы в каждом квартале влияет на следующее –

• Количество проданных единиц, косвенно определяющих сумму выручки от продаж.
• Сопутствующие расходы и
• Прибыль

Вы можете приступить к определению проблемы как –

• Найти стоимость единицы.
• Найти стоимость рекламы на единицу.
• Найти цену за единицу.

Затем установите ячейки для необходимых расчетов, как указано ниже.

Как вы можете заметить, расчеты сделаны для квартала 1 и квартала 2, которые рассматриваются:

• Количество единиц, доступных для продажи в квартале 1, составляет 400, а в квартале 2 – 600 (ячейки – C7 и D7).

• Начальные значения для рекламного бюджета установлены как 10000 за квартал (ячейки – C8 и D8).

• Количество проданных единиц зависит от стоимости рекламы на единицу и, следовательно, является бюджетом на квартал / Adv. Стоимость за единицу. Обратите внимание, что мы использовали функцию Min, чтобы убедиться, что нет. единиц, проданных в <= нет. из доступных единиц. (Клетки – C9 и D9).

• Выручка рассчитывается как цена за единицу * Количество проданных единиц (ячейки – C10 и D10).

• Расходы рассчитываются как стоимость единицы * Количество доступных единиц + Adv. Стоимость за этот квартал (Клетки – C11 и D12).

• Прибыль – это доход – расходы (ячейки C12 и D12).

• Общая прибыль – это прибыль за квартал 1 + прибыль за квартал 2 (ячейка – D3).

Количество единиц, доступных для продажи в квартале 1, составляет 400, а в квартале 2 – 600 (ячейки – C7 и D7).

Начальные значения для рекламного бюджета установлены как 10000 за квартал (ячейки – C8 и D8).

Количество проданных единиц зависит от стоимости рекламы на единицу и, следовательно, является бюджетом на квартал / Adv. Стоимость за единицу. Обратите внимание, что мы использовали функцию Min, чтобы убедиться, что нет. единиц, проданных в <= нет. из доступных единиц. (Клетки – C9 и D9).

Выручка рассчитывается как цена за единицу * Количество проданных единиц (ячейки – C10 и D10).

Расходы рассчитываются как стоимость единицы * Количество доступных единиц + Adv. Стоимость за этот квартал (Клетки – C11 и D12).

Прибыль – это доход – расходы (ячейки C12 и D12).

Общая прибыль – это прибыль за квартал 1 + прибыль за квартал 2 (ячейка – D3).

Далее вы можете установить параметры для Солвера, как указано ниже –

Как вы можете заметить, параметры Солвера –

• Объективная ячейка – D3, в которой содержится общая прибыль, которую вы хотите максимизировать.

• Ячейки с переменными решениями – это C8 и D8, которые содержат бюджеты на два квартала – квартал 1 и квартал 2.

• Есть три ячейки ограничения – C14, C15 и C16.

  • Ячейка C14, которая содержит общий бюджет, должна установить ограничение 20000 (ячейка D14).

  • Ячейка C15, которая содержит номер единиц, проданных в первом квартале, – установить ограничение <= нет. единиц, доступных в Quarter1 (ячейка D15).

  • Ячейка C16, которая содержит номер единиц, проданных в Quarter2, это установить ограничение <= нет. единиц, доступных в квартале 2 (ячейка D16).

Объективная ячейка – D3, в которой содержится общая прибыль, которую вы хотите максимизировать.

Ячейки с переменными решениями – это C8 и D8, которые содержат бюджеты на два квартала – квартал 1 и квартал 2.

Есть три ячейки ограничения – C14, C15 и C16.

Ячейка C14, которая содержит общий бюджет, должна установить ограничение 20000 (ячейка D14).

Ячейка C15, которая содержит номер единиц, проданных в первом квартале, – установить ограничение <= нет. единиц, доступных в Quarter1 (ячейка D15).

Ячейка C16, которая содержит номер единиц, проданных в Quarter2, это установить ограничение <= нет. единиц, доступных в квартале 2 (ячейка D16).

Решение проблемы

Следующим шагом является использование Солвера, чтобы найти решение следующим образом:

Шаг 1 – Перейдите в ДАННЫЕ> Анализ> Решатель на ленте. Откроется диалоговое окно «Параметры решателя».

Шаг 2 – В поле «Установить цель» выберите ячейку D3.

Шаг 3 – Выберите Макс.

Шаг 4 – Выберите диапазон C8: D8 в поле « Изменение переменных ячеек» .

Шаг 5 – Затем нажмите кнопку Добавить, чтобы добавить три ограничения, которые вы определили.

Шаг 6 – Откроется диалоговое окно Add Constraint. Установите ограничение для общего бюджета, как указано ниже, и нажмите «Добавить».

Шаг 7 – Установите ограничение для общего номера. единиц, проданных в квартале 1, как указано ниже, и нажмите кнопку Добавить.

Шаг 8 – Установите ограничение для общего номера. единиц, проданных в квартале 2, как указано ниже, и нажмите кнопку ОК.

Появится диалоговое окно «Параметры решателя» с тремя ограничениями, добавленными в поле «Подчинить ограничениям».

Шаг 9 – В поле « Выбрать метод решения» выберите Simplex LP.

Шаг 10 – Нажмите кнопку Решить. Откроется диалоговое окно «Результаты решателя». Выберите Keep Solver Solution и нажмите ОК.

Результаты появятся в вашем рабочем листе.

Как вы можете заметить, оптимальное решение, которое дает максимальную общую прибыль с учетом данных ограничений, оказывается следующим:

• Общая прибыль – 30000.
• Adv. Бюджет на 1 квартал – 8000.
• Adv. Бюджет на Квартал2 – 12000.

Пошаговое решение Solver Trial Solutions

Вы можете просмотреть пробные решения Solver, посмотрев результаты итерации.

Шаг 1 – Нажмите кнопку «Параметры» в диалоговом окне «Параметры решателя».

Откроется диалоговое окно « Параметры ».

Шаг 2 – Установите флажок «Показать результаты итерации» и нажмите «ОК».

Шаг 3 – Откроется диалоговое окно « Параметры решателя». Нажмите Решить .

Шаг 4 – Появится диалоговое окно « Показать пробное решение », в котором будет отображено сообщение « Солвер остановлен», а текущие значения решения будут отображены на листе .

Как вы можете видеть, текущие значения итерации отображаются в ваших рабочих ячейках. Вы можете либо остановить Солвер, принимая текущие результаты, либо продолжить, пока Солвер не найдет решение на следующих шагах.

Шаг 5 – Нажмите Продолжить.

Диалоговое окно « Показать пробное решение » появляется на каждом этапе, и, наконец, после нахождения оптимального решения открывается диалоговое окно «Результаты решения». Ваш рабочий лист обновляется на каждом шаге, и, наконец, отображаются значения результатов.

Сохранение выбора Солвера

У вас есть следующие варианты сохранения для задач, которые вы решаете с помощью Солвера –

Вы можете сохранить последние выбранные значения в диалоговом окне «Параметры решателя» вместе с рабочим листом, сохранив рабочую книгу.

Каждый лист в книге может иметь свои собственные варианты Солвера, и все они будут сохранены при сохранении книги.

Вы также можете определить более одной проблемы на рабочем листе, каждый из которых имеет свой собственный выбор Солвера. В таком случае вы можете загружать и сохранять проблемы по отдельности с помощью диалогового окна «Параметры решателя» «Загрузить / сохранить».

Нажмите кнопку Загрузить / Сохранить . Откроется диалоговое окно загрузки / сохранения.

Чтобы сохранить модель проблемы, введите ссылку для первой ячейки вертикального диапазона пустых ячеек, в который вы хотите поместить модель проблемы. Нажмите Сохранить.

Модель проблемы (набор параметров решателя) появляется начиная с ячейки, которую вы указали в качестве справочной.

Чтобы загрузить модель проблемы, введите ссылку для всего диапазона ячеек, которые содержат модель проблемы. Затем нажмите на кнопку «Загрузить».

What Is Excel Solver?

Solve your programming woes with this popular Excel add-in

Updated on December 2, 2020

The Excel Solver add-in performs mathematical optimization. This is typically used to fit complex models to data or find iterative solutions to problems. For example, you might want to fit a curve through some data points, using an equation. Solver can find the constants in the equation that give the best fit to the data. Another application is where it is difficult to rearrange a model to make the required output the subject of an equation. 

Where Is Solver in Excel?

The Solver add-in is included with Excel but it isn’t always loaded as part of a default installation. To check if it’s loaded, select the DATA tab and look for the Solver icon in the Analysis section.

If you can’t find Solver under the DATA tab then you will need to load the add-in:

1. Select the FILE tab and then select Options.

2. In the Options dialogue box select Add-Ins from the tabs on the left-hand side.

3. At the bottom of the window, select Excel Add-ins from the Manage dropdown and select Go…

4. Check the check-box next to Solver Add-in and select OK. 

5. The Solver command should now appear on the DATA tab. You’re ready to use Solver.

Using Solver in Excel

Let’s start with a simple example to understand what the Solver does. Imagine that we want to know what radius will give a circle with an area of 50 square units. We know the equation for the area of a circle (A=pi r²). We could, of course, rearrange this equation to give the radius required for a given area, but for the sake of example let’s pretend we don’t know how to do that.

Create a spreadsheet with the radius in B1 and calculate the area in B2 using the equation =pi()*B1^2.

We could manually adjust the value in B1 until B2 shows a value that is close enough to 50. Depending on how accurate we need to be, this might be a practical approach. However, if we need to be very exact, it will take a long time to make the required adjustments. Actually, this is essentially what Solver does. It makes adjustments to values in certain cells, and checks the value in a target cell:

1. Select DATA tab and Solver, to load the Solver Parameters dialogue box

2. Set Objective cell to be the Area, B2. This is the value that will be checked, adjusting other cells until this one reaches the correct value.

3. Select the button for Value of: and set a value of 50. This is the value that B2 should achieve.

4. In the box titled By Changing Variable Cells: enter the cell containing the radius, B1.

5. Leave the other options as they are by default and select Solve. The optimization is carried out, the value of B1 is adjusted until B2 is 50 and the Solver Results dialogue is displayed.

6. Select OK to keep the solution.

This simple example showed how the solver works. In this case, we could have more easily got the solution in other ways. Next we will look at some examples where Solver gives solutions that would be difficult to find any other way.

Fitting a Complex Model Using the Excel Solver Add-In

Excel has a built-in function to perform linear regression, fitting a straight line through a set of data. Many common non-linear functions can be linearized meaning that linear regression can be used to fit functions such as exponentials. For more complex functions the Solver can be used to perform a ‘least squares minimization’. In this example, we will consider fitting an equation of the form ax^b+cx^d to the data shown below.

This involves the following steps:

1. Arrange the dataset with the x values in column A and the y-values in column B.

2. Create the 4 coefficient values (a, b, c, and d) somewhere on the spreadsheet, these can be given arbitrary starting values.

3. Create a column of fitted Y values, using an equation of form ax^b+cx^d which references the coefficients created in step 2 and the x values in column A. Note that in order to copy the formula down the column, the references to the coefficients must be absolute while the references to x values must be relative.

4. Although not essential, you can get a visual indication of how good a fit the equation is by plotting both y columns against the x values on a single XY scatter chart. It makes sense to use markers for the original data points, since these are discrete values with noise, and to use a line for the fitted equation.

5. Next, we need a way of quantifying the difference between the data and our fitted equation. The standard way to do this is to calculate the sum of the squared differences. In a third column, for each row, the original data value for Y is subtracted from the fitted equation value, and the result is squared. So, in D2, the value is given by =(C2-B2)^2. The sum of all these squared values is then calculated. Since the values are squared they can only be positive.

6. You are now ready to perform the optimization using Solver. There are four coefficients that need to be adjusted (a, b, c and d). You also have a single objective value to minimize, the sum of the squared differences. Launch the solver, as above, and set the solver parameters to reference these values, as shown below.

7. Uncheck the option to Make Unconstrained Variables Non-Negative, this would force all coefficients to take positive values.

8. Select Solve and review the results. The chart will update giving a good indication of the goodness of fit. If the solver doesn’t produce a good fit on the first attempt you could try running it again. If the fit has improved, try resolving from the current values. Otherwise, you could try manually improving the fit before resolving.

9. Once a good fit has been obtained you can exit the solver.

Solving a Model Iteratively

Sometimes there is a relatively simple equation which gives an output in terms of some input. However, when we try to invert the problem it is not possible to find a simple solution. For example, the power consumed by a vehicle is approximately given by P = av + bv^3 where v is the velocity, a is a coefficient for the rolling resistance and b is a coefficient for aerodynamic drag. Although this is quite a simple equation, it is not easy to rearrange to give an equation of the velocity the vehicle will reach for a given power input. We can, however, use Solver to iteratively find this velocity. For example, find the velocity attained with a power input of 740 W.

1. Set up a simple spreadsheet with the velocity, the coefficients a and b, and the power calculated from them.

2. Launch the Solver and enter the power, B5, as the objective. Set an objective value of 740 and select the velocity, B2, as the variable cells to change. Select solve to start the solution.

3. The solver adjusts the value of the velocity until the power is very close to 740, providing the velocity we require.

4. Solving models in this way can often be faster and less error-prone than inverting complex models.

Understanding the different options available in the solver can be quite difficult. If you’re having difficulty obtaining a sensible solution then it’s often useful to apply boundary conditions to the changeable cells. These are limiting values beyond which they should not be adjusted. For example, in the previous example, the velocity should not be less than zero and it would also be possible to set an upper bound. This would be a speed you’re pretty sure the vehicle cannot go faster than. If you are able to set bounds for the changeable variable cells, then it also makes other more advanced options work better, such as multistart. This will run a number of different solutions, starting at different initial values for variables.

Choosing the Solving Method can also be difficult. Simplex LP is only suitable for linear models, if the problem isn’t linear it will fail with a message that this condition was not met. The other two methods are both suited to non-linear methods. GRG Nonlinear is the fastest but it’s solution can be highly dependent on the initial starting conditions. It does have the flexibility that it doesn’t require variables to have bounds set. The Evolutionary solver is often the most reliable but it requires all variables to have both upper and lower bounds, which may be difficult to work out in advance.

The Excel Solver add-in is a very powerful tool which can be applied to many practical problems. To fully access the power of Excel, try combining Solver with Excel macros.

Thanks for letting us know!

Get the Latest Tech News Delivered Every Day

Subscribe

Существует не так много математических проблем, которые не могут быть решены с помощью Microsoft Excel. Его можно использовать, например, для решения сложных аналитических расчетов «что если» с использованием таких инструментов, как поиск цели, но при этом доступны более эффективные инструменты.

Если вы хотите найти минимальные и максимальные числа, возможные для решения математической задачи, вам необходимо установить и использовать надстройку Solver. Вот как установить и использовать Солвер в Microsoft Excel.

Solver — сторонняя надстройка, но Microsoft включает ее в Excel (хотя по умолчанию она отключена). Он предлагает анализ «что если», чтобы помочь вам определить переменные, необходимые для решения математической задачи.

Например, какое минимальное количество продаж вам нужно совершить, чтобы покрыть стоимость дорогостоящего бизнес-оборудования?

Эта проблема состоит из трех частей: целевого значения, переменных, которые оно может изменить, чтобы достичь этого значения, и ограничений, с которыми должен работать Solver. Эти три элемента используются надстройкой Solver для расчета продаж, которые вы бы хотели выполнить. необходимо покрыть стоимость этого оборудования.

Это делает Solver более продвинутым инструментом, чем собственная функция поиска цели в Excel.

Как включить Солвер в Excel

Как мы уже упоминали, Solver включен в Excel как сторонняя надстройка, но сначала вам нужно включить его, чтобы использовать.

Для этого откройте Excel и нажмите Файл> Параметры открыть меню параметров Excel.

в Параметры Excel окно, нажмите Надстройки вкладка для просмотра настроек для надстроек Excel.

в Надстройки На вкладке вы увидите список доступных надстроек Excel.

Выбрать Надстройки Excel от управлять раскрывающееся меню внизу окна, затем нажмите Идти кнопка.

в Надстройки установите флажок рядом с Надстройка Солвера вариант, затем нажмите Хорошо подтвердить.

Как только вы нажмете Хорошо, надстройка Solver будет включена, и вы сможете начать ее использовать.

Использование Солвера в Microsoft Excel

Надстройка Solver будет доступна для использования, как только она будет включена. Для начала вам понадобится электронная таблица Excel с соответствующими данными, чтобы вы могли использовать Солвер. Чтобы показать вам, как использовать Солвер, мы будем использовать пример математической задачи.

Исходя из нашего предыдущего предложения, существует электронная таблица, показывающая стоимость дорогостоящего оборудования. Чтобы заплатить за это оборудование, бизнес должен продать определенное количество продуктов, чтобы заплатить за оборудование.

Для этого запроса несколько переменных могут измениться для достижения цели. Вы можете использовать Solver для определения стоимости продукта для оплаты оборудования на основе заданного количества продуктов.

В качестве альтернативы, если вы установили цену, вы могли бы определить количество продаж, которое вам нужно было бы достичь безубыточности — это проблема, которую мы попытаемся решить с помощью Солвера.

Запуск Солвера в Excel

Чтобы использовать Solver для решения этого типа запроса, нажмите Данные вкладка на панели ленты Excel.

в анализировать раздел нажмите решающее устройство вариант.

Это загрузит Параметры решателя окно. Отсюда вы можете настроить запрос Солвера.

Выбор параметров решателя

Во-первых, вам нужно выбрать Установить цель клетка. Для этого сценария мы хотим, чтобы доход в ячейке B6 соответствовал стоимости оборудования в ячейке B1, чтобы достичь безубыточности. Исходя из этого, мы можем определить количество продаж, которое нам нужно сделать.

к цифра позволяет найти минимум (Min) или максимум (Максимум) возможное значение для достижения цели, или вы можете установить ручную цифру в Значение коробка.

Лучшим вариантом для нашего тестового запроса будет Min вариант. Это потому, что мы хотим найти минимальное количество продаж, чтобы достичь нашей цели безубыточности. Если вы хотите добиться большего, чем это (например, чтобы получить прибыль), вы можете установить целевой показатель дохода в Значение коробка вместо.

Цена остается неизменной, поэтому количество продаж в ячейке B5 является переменная ячейка, Это значение, которое необходимо увеличить.

Вам нужно будет выбрать это в Изменяя переменные ячейки коробка выбора.

Вы должны будете установить ограничения дальше. Это тесты, которые Solver будет использовать для определения окончательного значения. Если у вас сложные критерии, вы можете установить несколько ограничений для работы Солвера.

Для этого запроса мы ищем номер дохода, который больше или равен первоначальной стоимости оборудования. Чтобы добавить ограничение, нажмите Добавить кнопка.

Использовать Добавить ограничение окно для определения ваших критериев. В этом примере ячейка B6 (показатель целевого дохода) должна быть больше или равна стоимости оборудования в ячейке B1.

После того, как вы выбрали критерии ограничения, нажмите Хорошо или Добавить кнопок.

Прежде чем вы сможете выполнить свой запрос Solver, вам необходимо подтвердить метод решения, который будет использовать Solver.

По умолчанию это установлено на GRG нелинейный вариант, но есть другие доступные методы решения, Когда вы будете готовы выполнить запрос Солвера, нажмите Решать кнопка.

Запуск Solver Query

Как только вы нажмете РешатьExcel попытается выполнить ваш запрос Солвера. Появится окно результатов, показывающее, был ли запрос успешным.

В нашем примере Solver обнаружил, что минимальное количество продаж, необходимое для соответствия стоимости оборудования (и, следовательно, безубыточности), составило 4800.

Вы можете выбрать Keep Solver Solution вариант, если вы довольны изменениями, внесенными Солвером, или Восстановить исходные значения если нет

Чтобы вернуться в окно «Параметры решателя» и внести изменения в свой запрос, нажмите Вернуться к диалогу параметров решателя флажок.

щелчок Хорошо чтобы закрыть окно результатов, чтобы закончить.

Работа с данными Excel

Надстройка Excel Solver берет сложную идею и делает ее возможной для миллионов пользователей Excel. Однако это нишевая функция, и вы можете использовать Excel для более простых расчетов.

Вы можете использовать Excel для расчета процентных изменений или, если вы работаете с большим количеством данных, вы можете делать перекрестные ссылки на ячейки в нескольких листах Excel. Вы даже можете вставить данные Excel в PowerPoint, если вы ищете другие способы использования ваших данных.

«Поиск решения» — это программная надстройка для Microsoft Office Excel, которая доступна при установке Microsoft Office или приложения Excel.

Чтобы можно было работать с надстройкой «Поиск решения», ее нужно сначала загрузить в Excel.

1. В Excel 2010 и более поздних версий выберите Файл > Параметры.

   Примечание: В Excel 2007 нажмите кнопку Microsoft Office кнопку и выберите Excel параметры.

2. Выберите команду Надстройки, а затем в поле Управление выберите пункт Надстройки Excel.

3. Нажмите кнопку Перейти.

4. В окне Доступные надстройки установите флажок Поиск решения и нажмите кнопку ОК.

   Примечания: 

   •   Если надстройка Поиск решения отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы найти ее.

   • Если появится сообщение о том, что надстройка «Поиск решения» не установлена на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить ее.

5. После загрузки надстройки для поиска решения в группе Анализ на вкладки Данные становится доступна команда Поиск решения.

1. В меню Сервис выберите Надстройки Excel.

2. В поле Доступные надстройки установите флажок Поиск решения и нажмите кнопку ОК.

   • Если надстройка Поиск решения отсутствует в списке поля Доступные надстройкинажмите кнопку Обзор, чтобы найти ее.

   • Если появится сообщение о том, что надстройка «Поиск решения» не установлена на компьютере, нажмите в диалоговом окне кнопку Да, чтобы ее установить.

   После загрузки надстройки «Поиск решения» на вкладке Данные станет доступна кнопка Поиск решения.

В настоящее время надстройка «Поиск решения», предоставляемая компанией Frontline Systems, недоступна для Excel на мобильных устройствах.

«Поиск решения» — это бесплатная надстройка для Excel 2013 с пакетом обновления 1 (SP1) и более поздних версий. Для получения дополнительной информации найдите надстройку «Поиск решения» в Магазине Office.

В настоящее время надстройка «Поиск решения», предоставляемая компанией Frontline Systems, недоступна для Excel на мобильных устройствах.

«Поиск решения» — это бесплатная надстройка для Excel 2013 с пакетом обновления 1 (SP1) и более поздних версий. Для получения дополнительной информации найдите надстройку «Поиск решения» в Магазине Office.

В настоящее время надстройка «Поиск решения», предоставляемая компанией Frontline Systems, недоступна для Excel на мобильных устройствах.

«Поиск решения» — это бесплатная надстройка для Excel 2013 с пакетом обновления 1 (SP1) и более поздних версий. Для получения дополнительной информации найдите надстройку «Поиск решения» в Магазине Office.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Постановка и решение задачи с помощью надстройки «Поиск решения»

Полные сведения о формулах в Excel

Рекомендации, позволяющие избежать появления неработающих формул

Обнаружение ошибок в формулах

Сочетания клавиш в Excel

Функции Excel (по алфавиту)

Функции Excel (по категориям)

Microsoft Excel is a great Office application from Microsoft and it does not need any introduction. It helps every one of us, in many ways by making our tasks simpler. In this post we will see how to solve Equations in Excel, using Solver Add-in.

Some day, you might have come across the need to carry out reverse calculations. For example, you might need to calculate the values of two variables that satisfy the given two equations. You will try to figure out the values of variables satisfying the equations. Another example would be – the exact marks needed in the last semester to complete your graduation. So, we have the total marks needed to complete the graduation and the sum of all marks of the previous semesters. We use these inputs and perform some mathematical calculations to figure out the exact marks needed in the last semester. This entire process and calculations can be simple and easily made with the help of Excel using Solver Add-in.

Solver Add-in powerful and useful tool of Excel which performs calculations to give the optimal solutions meeting the specified criteria. So, let us see how to use Solver Add-in for Excel. Solver Add-in is not loaded into excel by default and we need to load it as follows,

Open Excel and click on File or Office Button, then click on Excel Options.

Excel Options dialog box opens up and click on Add-ins on the left side. Then, select Solver Add-in from the list and Click on “Go” button.

Add-ins dialog box shows list of add-ins. Select the Solver Add-in and click “Ok” button.

Now, Solver Add-in got added to the Excel sheet. Tap on the “Data” tab and on the extreme right, you can see the added Solver Add-in.

How to use Solver Add-in

We added Solver Add-in to Excel and now we will see how to use it. To understand it better, let us take an example of calculating the profit of a product. See the Excel sheet below with some sample data in it. To find the profit %, we use the formula profit %=(( Selling price-Cost price)/Cost price)*100

We can see that there are three products as Product A, Product B and Product C with Cost Price, Selling Price and Profit (%) of respective products. Now, our target is to take the profit (%) of Product A to 20%. We need to find out the Cost Price and Selling Price values of Product A needed to make the profit as 20%. Here, we also have the constraint that Cost Price should be greater than or equal to 16,000 and Selling Price should be less than or equal top 22,000. So, first we need to list down the below information based on the example we took.

• Target Cell: B5 (Profit %)
• Variable Cells for Product A: B3 (Cost Price) and B4 (Selling Price)
• Constraints: B3 >= 16,000 and B4 <= 22,000
• Formula used to calculate profit %:  ((Selling price-Cost price)/Cost price)*100
• Target Value: 20

Place the formula in the target cell (B5) to calculate the profit %.

This is the required information we need to solve any sort of equation using Solver Add-in in Excel.

Now, launch the Solver Add-in by clicking on the Data tab and click on Solver.

STEP 1: Specify the “Target Cell” as B5, “Value of” as the targeted profit % as 20 and specify the cells which need to be changed to meet the required profit %.

In our case, B3 (C.P) and B4 (S.P) need to be specified as $B$3:$B$4 in “By changing variable cells”.

STEP 2: Now, it’s time to add constraints. In our case, Cost Price (B3) >=16,000 and Selling Price (B4) <=22,000. Click on the “Add” button and add constraints as follows.

STEP 3: Once you entered all the required data, click on the “Solve” button. It asks, whether you want to keep the solver solution along with some options. Select based on your requirement and click on “Ok” button.

Now, you will see that the latest Cost Price and Selling Price has been changed to 17, 708 and 21, 250 respectively to get the 20% Profit.

This is the way to use Solver Add-in to solve equations in Excel. Explore it and you can get more out of it. Share with us how best you made use of Solver Add-in.

How do you solve an equation using Excel Solver?

To solve an equation using Excel Solver, you can follow the above-mentioned steps. However, to use this add-in, you need to install it first. Following that, you will be able to use and apply it to your Excel spreadsheet.

How do you use Excel Solver add-in?

To use the Solver add-in in Excel, you need to install it first. For that, open the Options panel and go to the Add-ins section. Following that, find the Solver add-in and start the installation process. Once done, you will be able to use his-in by following the aforementioned steps.

Random read: How to open a second instance of an application in Windows PC.

Возможно вы слышали о нобелевском лауреате, психологе и исследователе по имени Дэниель Канеман. Канеман занимался наукой, которую называют термином «поведенческая экономика», т.е. изучал реакции, поведение и суждения людей в типовых жизненных (и экономических) ситуациях и условиях неопределенности.

В его книге, которая называется «Думай медленно — решай быстро» (очень рекомендую, кстати) в качестве одного из примеров когнитивных искажений — несознательной автоматической реакции — приводится следующая задача:

Бейсбольная бита и мяч стоят вместе 1 доллар 10 центов.
Бита дороже мяча на 1 доллар.
Сколько стоит мяч?

Подозреваю, что вашей первой рефлекторной мыслью, скорее всего, будет «10 центов!»  Но весьма скоро, я уверен, вы сообразите, что на самом деле всё не так примитивно и для получения ответа нужно решить простую систему уравнений (здесь b — это бита, а m — это мяч):

Конечно можно «тряхнуть стариной» и решить всё вручную на бумажке через подстановку переменных — как-то так:

Но, во-первых, на практике уравнения могут быть сложнее и переменных может оказаться сильно больше двух и, во-вторых, у нас с вами есть Microsoft Excel — универсальный мега-инструмент, величайшее изобретение человечества. Так что давайте-ка лучше разберём как решить нашу задачу с его помощью.

Способ 1. Матричные функции МУМНОЖ и МОБР

Само собой, изобретать велосипед тут не надо — прогрессивное человечество в лице математиков давным-давно придумало кучу способов для решения подобных задач. В частности, если уравнения в нашей системе линейные (т.е. не используют степени, логарифмы, тригонометрические функции типа sin, cos и т.д.), то можно использовать метод Крамера.

Сначала записываем числовые коэффициенты, стоящие перед нашими переменными в виде матрицы (в нашем случае — размером 2х2, в общем случае — может быть и больше).

Затем находим для неё так называемую обратную матрицу , т.е. матрицу, при умножении которой на исходную матрицу коэффициентов получается единица. В Excel это легко сделать с помощью стандартной математической функции МОБР (MINVERSE):

Здесь важно отметить, что если у вас свежая версия Excel 2021 или Excel 365, то достаточно ввести эту функцию обычным образом в первую ячейку (G7) — сразу получится динамический массив с обратной матрицей 2х2. Если же у вас более старая версия Excel, то эту функцию нужно обязательно вводить как формулу массива, а именно:

1. Выделить диапазон для результатов — G7:H8
2. Ввести функцию =МОБР(B7:C8) в строку формул
3. Нажать на клавиатуре сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter

Замечательное свойство обратной матрицы состоит в том, что если умножить её на значения правых частей наших уравнений (свободные члены), то мы получим значения переменных, при которых левые и правые части уравнений будут равны, т.е. решения нашей задачи. Выполнить такое матричное умножение можно с помощью ещё одной стандартной экселевской функции МУМНОЖ (MMULT):

Если у вас старая версия Excel, то не забудьте также ввести её в режиме формулы массива, т.е. сначала выделить диапазон K7:K8, а после ввода функции нажать сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Само собой, уравнений и переменных может быть больше, да и посчитать всё можно сразу в одной формуле, вложив используемые функции одна в другую:

Не так уж и сложно, правда? Однако надо понимать, что этот метод подходит только для решения систем линейных уравнений. Если у вас в уравнениях используются функции посложнее четырех базовых математических действий, то зачастую проще будет пойти другим путем — через подбор.

Способ 2. Подбор надстройкой «Поиск решения» (Solver)

Принципиально другой способ решения подобных задач — это итерационные методы, т.е. последовательный подбор значений переменных, чтобы после подстановки их в наши уравнения мы получили верные равенства. Само собой, подбор имеется ввиду не тупой и долгий (брутфорс), а умный и быстрый, благо математики, опять же, давным-давно придумали кучу различных методов для решения таких задач буквально за несколько итераций.

В Microsoft Excel некоторые из этих методов реализованы в стандартной надстройке Поиск решения (Solver). Её можно подключить через Файл — Параметры — Надстройки — Перейти (File — Options — Add-ins — Go to) или на вкладке Разработчик — Надстройки (Developer — Add-ins). 

Давайте рассмотрим её использование на следующей задаче. Предположим, что нам с вами нужно решить вот такую систему из двух нелинейных уравнений:

Подготавливаем основу для оптимизации в Excel:

Здесь:

• В жёлтых ячейках C9:C10 лежат текущие значения наших переменных, которые и будут подбираться в процессе оптимизации. В качестве стартовых можно взять любые значения, например, нули или единицы — роли не играет. Для удобства, кстати, этим ячейкам можно дать имена, назвав их именами переменных x и y, — для этого выделите диапазон C9:C10 и выберите команду Формулы — Создать из выделенного — Слева (Formulas — Create from selection — Left column). 
• В зелёных ячейках E9:E10 введены наши уравнения с использованием либо прямых ссылок на жёлтые ячейки переменных, либо созданных имён (так нагляднее). В результате мы видим, чему равны наши уравнения при текущих значениях переменных.
• В синих ячейках F9:F10 введены значения правых частей наших уравнений, к которым мы должны стремиться.

Теперь запускаем нашу надстройку на вкладке Данные — Поиск решения (Data — Solver) и вводим в появившемся диалоговом окне следующие параметры:

• Оптимизировать целевую функцию (Set target cell) — любая из двух наших зелёных ячеек с уравнениями, например E9.
• Изменяя ячейки переменных (By changing cells) — жёлтые ячейки с текущими значениями переменных, которыми мы «играем».
• Добавляем ограничение с помощью кнопки Добавить (Add) и задаём равенство левой и правой части наших уравнений, т.е. зелёного и голубого диапазонов.
• В качестве метода решения выбираем Поиск решения нелинейных задач методом ОПГ, т.к. уравнения у нас нелинейные. Для линейных можно смело выбирать симплекс-метод.

Обратите внимание, что поскольку мы здесь используем итерационные, а не аналитические методы, то зеленые ячейки не совсем равны голубым, т.е. найденное решение не абсолютно точно. На практике, конечно же, такой точности вполне достаточно для большинства задач, и если необходимо, её можно настроить, вернувшись в окно Поиск решения и нажав кнопку Параметры (Options).

Solve Models from Thousands to Millions of Decision Variables

• Excel Solver users: Solve much larger models, much faster, more easily with automatic model diagnosis — 100% compatible upgrade from the developers of Excel Solver.
• Use Tableau and Power BI dashboards to run Solver models you created in Excel.
• Build models once, use with many Solver Engines, including best-in-class optimizers such as Gurobi, Xpress, Knitro, OptQuest and Frontline’s Evolutionary Solver.
• Pay for only what you need in capacity/performance, get everything else for free: Monte Carlo simulation, decision trees, powerful data mining and text mining!

Proven in Use over 25 years in over 9,000 organizations, including more than half of the companies in the world with $1 billion + revenue.

Free Trial: Fill out the form to register for a 15-day trial that lets you:

• Access Analytic Solver (Excel for Windows & Macintosh, and Excel for the Web)

• Immediately solve larger models and use new Solver Engines in Excel Online
• Access our User Guides, Reference Guides and 100+ Example Models
• Get Pro Support via Live Chat, Phone & Email, plus Training Options