Excel Çözücü Nedir?

2024 Yazar: Abigail Brown | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-07 19:07

Excel Çözücü eklentisi matematiksel optimizasyon gerçekleştirir. Bu genellikle karmaşık modelleri verilere uydurmak veya sorunlara yinelemeli çözümler bulmak için kullanılır. Örneğin, bir denklem kullanarak bazı veri noktalarından bir eğri sığdırmak isteyebilirsiniz. Çözücü, denklemde verilere en iyi uyan sabitleri bulabilir. Başka bir uygulama, gerekli çıktıyı bir denklemin konusu yapmak için bir modeli yeniden düzenlemenin zor olduğu yerdir.

Çözücü Excel'de Nerede?

Çözücü eklentisi Excel'e dahildir ancak her zaman varsayılan kurulumun bir parçası olarak yüklenmez. Yüklenip yüklenmediğini kontrol etmek için DATA sekmesini seçin ve Analysis bölümünde Solver simgesini arayın.

Çözücü'yü VERİ sekmesi altında bulamazsanız eklentiyi yüklemeniz gerekir:

1. DOSYA sekmesini seçin ve ardından Options öğesini seçin.

   

2. Seçenekler iletişim kutusunda, sol taraftaki sekmelerden Eklentiler öğesini seçin.

   

3. Pencerenin alt kısmında, Yönet açılır menüsünden Excel Eklentileri öğesini seçin ve Git… öğesini seçin.

   

4. Solver Add-in yanındaki onay kutusunu işaretleyin ve OK öğesini seçin.

   

5. Çözücü komutu şimdi DATA sekmesinde görünmelidir. Çözücü'yü kullanmaya hazırsınız.

   

Çözücüyü Excel'de Kullanma

Çözücünün ne yaptığını anlamak için basit bir örnekle başlayalım. Alanı 50 birim kare olan bir dairenin hangi yarıçapı vereceğini bilmek istediğimizi hayal edin. Bir dairenin alan denklemini biliyoruz (A=pi r²). Elbette, belirli bir alan için gereken yarıçapı vermek için bu denklemi yeniden düzenleyebiliriz, ancak örnek olması açısından, bunu nasıl yapacağımızı bilmediğimizi varsayalım.

B1 içinde yarıçaplı bir elektronik tablo oluşturun ve =pi(denklemini kullanarak B2 içindeki alanı hesaplayın)B1^2.

B1 içindeki değeri B2 50'ye yeterince yakın bir değer gösterene kadar manuel olarak ayarlayabiliriz. olması gerekir, bu pratik bir yaklaşım olabilir. Ancak çok kesin olmamız gerekirse gerekli ayarlamaları yapmamız uzun zaman alacaktır. Aslında, özünde Çözücünün yaptığı budur. Belirli hücrelerdeki değerlerde ayarlamalar yapar ve hedef hücredeki değeri kontrol eder:

1. Çözücü Parametreleri iletişim kutusunu yüklemek için DATA sekmesini ve Çözücü 'yi seçin

2. Hedef Ayarla hücre Alan, B2. Bu, doğru değere ulaşana kadar diğer hücreler ayarlanarak kontrol edilecek değerdir.

   

3. Değeri: düğmesini seçin ve 50 değerini belirleyin. Bu, B2'nin elde etmesi gereken değerdir.

   

4. Değişken Hücreleri Değiştirerek: başlıklı kutuya yarıçapı içeren hücreyi girin, B1.

   

5. Diğer seçenekleri varsayılan olarak olduğu gibi bırakın ve Çöz öğesini seçin. Optimizasyon yapılır, B1 değeri B2 50 olana kadar ayarlanır ve Çözücü Sonuçları diyalogu görüntülenir.

   

6. Çözümün devam etmesi için OK seçeneğini seçin.

   

Bu basit örnek, çözücünün nasıl çalıştığını gösterdi. Bu durumda, çözümü başka yollarla daha kolay elde edebilirdik. Ardından, Çözücü'nün başka bir şekilde bulması zor olacak çözümler sunduğu bazı örneklere bakacağız.

Excel Çözücü Eklentisini Kullanarak Karmaşık Bir Model Oluşturma

Excel, bir dizi veriye düz bir çizgi uydurarak doğrusal regresyon gerçekleştirmek için yerleşik bir işleve sahiptir. Birçok yaygın doğrusal olmayan fonksiyon doğrusallaştırılabilir, yani doğrusal regresyon üstel gibi fonksiyonlara sığdırmak için kullanılabilir. Daha karmaşık işlevler için Çözücü, bir "en küçük kareler minimizasyonu" gerçekleştirmek için kullanılabilir. Bu örnekte, ax^b+cx^d biçimindeki bir denklemi aşağıda gösterilen verilere uydurmayı ele alacağız.

Bu, aşağıdaki adımları içerir:

1. Veri kümesini A sütunundaki x değerleri ve B sütunundaki y değerleriyle düzenleyin.
2. E-tabloda bir yerde 4 katsayı değeri (a, b, c ve d) oluşturun, bunlara isteğe bağlı başlangıç değerleri verilebilir.

3. 2. adımda oluşturulan katsayılara ve A sütunundaki x değerlerine başvuran ax^b+cx^d biçimindeki bir denklemi kullanarak uygun Y değerleri sütunu oluşturun. sütunda, katsayılara yapılan referanslar mutlak olmalı, x değerlerine yapılan referanslar ise göreceli olmalıdır.

   

4. Zorunlu olmasa da, tek bir XY dağılım grafiğinde her iki y sütununu x değerlerine karşı çizerek denklemin ne kadar iyi bir uyum olduğuna dair görsel bir gösterge elde edebilirsiniz. Orijinal veri noktaları için işaretleyiciler kullanmak mantıklıdır, çünkü bunlar parazitli ayrık değerlerdir ve uygun denklem için bir çizgi kullanmak.

   

5. Ardından, veriler ile bizim uydurduğumuz denklem arasındaki farkı nicelleştirmenin bir yoluna ihtiyacımız var. Bunu yapmanın standart yolu, kare farklarının toplamını hesaplamaktır. Üçüncü bir sütunda, her satır için, Y için orijinal veri değeri, uygun denklem değerinden çıkarılır ve sonucun karesi alınır. Böylece, D2'da, değer =(C2-B2)^2 ile verilir. Tüm bu kare değerlerinin toplamı daha sonra hesaplanır. Değerlerin karesi alındığından sadece pozitif olabilirler.

   

6. Artık Çözücü'yü kullanarak optimizasyonu gerçekleştirmeye hazırsınız. Ayarlanması gereken dört katsayı vardır (a, b, c ve d). Ayrıca, kare farklarının toplamını en aza indirmek için tek bir hedef değeriniz vardır. Çözücüyü yukarıdaki gibi başlatın ve çözücü parametrelerini aşağıda gösterildiği gibi bu değerlere referans verecek şekilde ayarlayın.

   

7. Sınırsız Değişkenleri Negatif Olmayan Yap seçeneğinin işaretini kaldırın, bu tüm katsayıları pozitif değerler almaya zorlar.

   

8. Solve seçeneğini seçin ve sonuçları gözden geçirin. Grafik, uyumun iyi olduğuna dair iyi bir gösterge vererek güncellenecektir. Çözücü ilk denemede iyi bir uyum sağlamazsa, onu tekrar çalıştırmayı deneyebilirsiniz. Uyum düzeldiyse, mevcut değerlerden çözmeyi deneyin. Aksi takdirde, çözmeden önce uyumu manuel olarak iyileştirmeyi deneyebilirsiniz.

   

9. İyi bir uyum sağlandığında çözücüden çıkabilirsiniz.

Bir Modeli Yinelemeli Olarak Çözme

Bazen bazı girdiler cinsinden bir çıktı veren nispeten basit bir denklem vardır. Ancak sorunu tersine çevirmeye çalıştığımızda basit bir çözüm bulmak mümkün değildir. Örneğin, bir araç tarafından tüketilen güç yaklaşık olarak P=av + bv^3 ile verilir; burada v hızdır, a yuvarlanma direnci için bir katsayıdır ve b için bir katsayıdır. aerodinamik sürükleme. Bu oldukça basit bir denklem olmasına rağmen, belirli bir güç girişi için aracın ulaşacağı hızın bir denklemini vermek için yeniden düzenlemek kolay değildir. Bununla birlikte, bu hızı yinelemeli olarak bulmak için Çözücü'yü kullanabiliriz. Örneğin, 740 W'lık bir güç girişi ile elde edilen hızı bulun.

1. Hız, a ve b katsayıları ve bunlardan hesaplanan güç ile basit bir elektronik tablo oluşturun.

   

2. Çözücüyü başlatın ve hedef olarak B5 gücünü girin. 740 nesnel bir değer belirleyin ve değiştirilecek değişken hücreler olarak hızı, B2 seçin. Çözümü başlatmak için solve öğesini seçin.

   

3. Çözücü, ihtiyacımız olan hızı sağlayarak güç 740'a çok yakın olana kadar hızın değerini ayarlar.

   

4. Modelleri bu şekilde çözmek, karmaşık modelleri tersine çevirmekten genellikle daha hızlı ve daha az hataya açık olabilir.

Çözücüde bulunan farklı seçenekleri anlamak oldukça zor olabilir. Mantıklı bir çözüm elde etmekte zorluk çekiyorsanız, değiştirilebilir hücrelere sınır koşulları uygulamak genellikle yararlıdır. Bunlar, ötesinde ayarlanmamaları gereken sınırlayıcı değerlerdir. Örneğin, önceki örnekte hız sıfırdan az olmamalıdır ve ayrıca bir üst sınır belirlemek de mümkün olacaktır. Bu, aracın daha hızlı gidemediğinden oldukça emin olduğunuz bir hız olacaktır. Değişken değişken hücreler için sınırlar belirleyebilirseniz, bu aynı zamanda çoklu başlatma gibi diğer daha gelişmiş seçeneklerin daha iyi çalışmasını sağlar. Bu, değişkenler için farklı başlangıç değerlerinden başlayarak bir dizi farklı çözümü çalıştıracaktır.

Çözme Yöntemini seçmek de zor olabilir. Simplex LP sadece lineer modeller için uygundur, eğer problem lineer değilse, bu koşulun karşılanmadığına dair bir mesajla başarısız olur. Diğer iki yöntemin her ikisi de doğrusal olmayan yöntemlere uygundur. GRG Doğrusal Olmayan en hızlısıdır ancak çözümü, başlangıç başlangıç koşullarına büyük ölçüde bağımlı olabilir. Değişkenlerin sınırlarının ayarlanmasını gerektirmeme esnekliğine sahiptir. Evrimsel çözücü genellikle en güvenilir olanıdır, ancak tüm değişkenlerin hem üst hem de alt sınırlara sahip olmasını gerektirir, bu da önceden çalışması zor olabilir.

Excel Çözücü eklentisi, birçok pratik soruna uygulanabilen çok güçlü bir araçtır. Excel'in gücüne tam olarak erişmek için Çözücü'yü Excel makrolarıyla birleştirmeyi deneyin.