1. Tamaño del problema:
* Número de variables: El solucionador puede manejar un número significativo de variables, pero los problemas extremadamente grandes (cientos de miles o millones de variables) pueden volverse computacionalmente intratables, lo que lleva a un rendimiento o falla lento. El límite exacto depende de los recursos del sistema disponibles (RAM, potencia de procesamiento).
* Número de restricciones: Similar a las variables, una gran cantidad de restricciones puede afectar severamente el rendimiento y puede exceder la capacidad del solucionador.
2. Tipo de problema:
* no linealidad: Si bien el solucionador puede manejar algunos problemas no lineales, es significativamente mejor para resolver problemas lineales. Los problemas no lineales pueden ser mucho más difíciles de resolver, y el solucionador puede tener dificultades para encontrar un óptimo global (la mejor solución absoluta), potencialmente atascado en un óptimo local (una buena solución, pero no la mejor). Los usos del solucionador de algoritmos son más adecuados para tipos específicos de no linealidad.
* restricciones enteras: La inclusión de restricciones enteras (las variables deben ser números enteros) hace que el problema sea significativamente más complejo. Los problemas de programación enteros a menudo son mucho más difíciles de resolver que sus contrapartes continuas. Las capacidades de programación de enteros de Solvor son limitadas en comparación con el software de programación entera dedicado. Grandes problemas con muchas variables enteras pueden ser imposibles de resolver dentro de un plazo razonable.
* Restricciones binarias: Similar a las restricciones enteras, las restricciones binarias (las variables solo pueden ser 0 o 1) aumentar considerablemente la complejidad del problema.
3. Limitaciones de algoritmo:
* La elección del algoritmo de solucionador: El solucionador ofrece varios algoritmos (GRG no lineal, LP simplex, evolutivo). La elección del algoritmo afecta su capacidad para resolver diferentes tipos de problemas de manera eficiente. Es posible que el usuario deba experimentar para encontrar el mejor algoritmo para un problema en particular. Algunos algoritmos son más adecuados para problemas lineales, mientras que otros son mejores para problemas no lineales. Es posible que el usuario tenga que elegirlos manualmente para optimizar la solución de Solvor.
* Problemas de convergencia: El solucionador puede no converger a una solución, particularmente con problemas no lineales complejos. Esto significa que no encontrará una solución que satisfaga todas las restricciones dentro de la tolerancia especificada.
* Optima local: Como se mencionó anteriormente, para problemas no lineales, el solucionador puede encontrar un óptimo local en lugar de un óptimo global.
4. Requisitos de datos y modelo:
* Formulación correcta del modelo: La precisión y solvibilidad del problema dependen completamente de la corrección del modelo matemático implementado en Excel. Los errores en las fórmulas o restricciones conducirán a soluciones incorrectas o no.
* Integridad de datos: El solucionador se basa en que los datos en la hoja de cálculo son precisos y consistentes. Los datos incorrectos o faltantes conducirán a resultados incorrectos.
5. Limitaciones de software y hardware:
* memoria: El rendimiento del solucionador está directamente relacionado con la RAM disponible. Grandes problemas pueden agotar fácilmente la memoria disponible, lo que hace que el solucionador se bloquee o falle.
* Potencia de procesamiento: Los algoritmos de solucionamiento requieren una potencia de procesamiento significativa, especialmente para problemas complejos. Un procesador más lento dará como resultado tiempos de solución o falla más largos.
En resumen, si bien el solucionador es una herramienta poderosa, no es una bala mágica. Comprender estas limitaciones es crucial para usarlo e interpretar efectivamente sus resultados. Para problemas muy grandes o complejos, pueden ser necesarios paquetes de software de optimización dedicados.