Top 43 해 찾기 Best 31 Answer

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실무 50% 이상의 문제는, 이 기능으로 모두 해결 가능 ! | 엑셀 목표값 찾기 해찾기 기능의 모든것 | 실무기초 29강

엑셀 목표값 해찾기 사용법 (feat. solver) : 네이버 블로그

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Summary of article content: Articles about 엑셀 목표값 해찾기 사용법 (feat. solver) : 네이버 블로그 엑셀 해찾기를 하기 위해선 기능을 추가해 줘야 하는데요. 파일> 옵션에 들어가서 추가 기능 > 해찾기 추가 기능 > 이동을 순서대로 눌러주세요. . …
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Summary of article content: Articles about 엑셀 목표값 찾기 / 해찾기 기능 사용법 및 분석예제 – 오빠두엑셀 해찾기 기능은 ‘Solver’라고 알려진 엑셀에서 기본으로 제공되는 추가기능입니다. 해찾기 기능을 사용하면 여러 변수를 변경하여 특정 조건을 만족하는 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 엑셀 목표값 찾기 / 해찾기 기능 사용법 및 분석예제 – 오빠두엑셀 해찾기 기능은 ‘Solver’라고 알려진 엑셀에서 기본으로 제공되는 추가기능입니다. 해찾기 기능을 사용하면 여러 변수를 변경하여 특정 조건을 만족하는 … 엑셀 목표값 찾기 시나리오 분석 해찾기 기능 사용법 및 실전예제 총정리 | 엑셀 데이터 예측 및 분석에 사용되는 실무 필수 기능 | 엑셀 목표값 찾기 해찾기 사용방법 | 예제파일 무료제공 | 엑셀강의 대표채널 | 오빠두엑셀
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엑셀 목표값 찾기 및 해찾기 기능 사용법 총정리

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엑셀 목표값 찾기 / 해찾기 기능 사용법 및 분석예제 – 오빠두엑셀

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Summary of article content: Articles about 151 엑셀 해찾기 추가와 해찾기 기능 :: 제이킴의 스마트워커 (Smart Worker) 백 스테이지 뷰에서 옵션을 클릭 합니다. · 추가 기능을 클릭하고 해 찾기 추가 기능 선택 후 이동을 클릭 합니다. · 추가 하시고 확인을 누릅니다. · 이제 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 151 엑셀 해찾기 추가와 해찾기 기능 :: 제이킴의 스마트워커 (Smart Worker) 백 스테이지 뷰에서 옵션을 클릭 합니다. · 추가 기능을 클릭하고 해 찾기 추가 기능 선택 후 이동을 클릭 합니다. · 추가 하시고 확인을 누릅니다. · 이제 … 151_엑셀 초급 강좌 – 데이터 분석 (2) 공대를 다니거나 공학용 계산기를 써 보신 분들은 Equation Solver 라는 기능을 써 보신적 있을거라 생각 됩니다. 또는 통계학 수업을 들은 적이 있는 분이라면 데이터 최..스마트 워커가 되기위한 IT기기, 소프트웨어 들의 사용법들을 강의하는 블로그입니다.
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151 엑셀 해찾기 추가와 해찾기 기능 :: 제이킴의 스마트워커 (Smart Worker)

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Summary of article content: Articles about 해 찾기를 사용하여 문제 정의 및 풀기 해 찾기에는 목표 및 제한 셀의 수식을 계산하는 데 사용되는 결정 변수 또는 단순히 변수 셀이라고 하는 셀 그룹이 사용됩니다. 해 찾기는 제한 조건 셀의 제한을 충족 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 해 찾기를 사용하여 문제 정의 및 풀기 해 찾기에는 목표 및 제한 셀의 수식을 계산하는 데 사용되는 결정 변수 또는 단순히 변수 셀이라고 하는 셀 그룹이 사용됩니다. 해 찾기는 제한 조건 셀의 제한을 충족 … 다른 셀을 변경하여 Excel 셀의 최대값 또는 최소값을 결정하기 위해 솔버를 사용하는 방법
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해 찾기 계산 예제

문제 정의 및 풀기

중간 해를 통한 단계적 해 찾기

해 찾기의 해를 찾는 방법 변경

문제 모델 저장 또는 읽기

해 찾기에서 사용하는 규칙과 방법

해 찾기 계산 예제

문제 정의 및 풀기

중간 해를 통한 단계적 해 찾기

해 찾기의 해를 찾는 방법 변경

문제 모델 저장 또는 읽기

해 찾기에서 사용하는 규칙과 방법

해 찾기 사용에 대한 추가 도움말

추가 지원

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해 찾기를 사용하여 문제 정의 및 풀기

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Summary of article content: Articles about 엑셀 해찾기(Solver)에 대한 설명자료 – tkleen의 머신러닝 및 모델링 만약 최적화할 수 있는 값이 여러 개이면 해찾기는 가장 처음에 찾은 값에서 해찾기를 멈춥니다. Excel Solver 추가 기능을 사용해 본 적이 있다면 옵션이 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 엑셀 해찾기(Solver)에 대한 설명자료 – tkleen의 머신러닝 및 모델링 만약 최적화할 수 있는 값이 여러 개이면 해찾기는 가장 처음에 찾은 값에서 해찾기를 멈춥니다. Excel Solver 추가 기능을 사용해 본 적이 있다면 옵션이 …
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엑셀 해찾기(Solver)에 대한 설명자료 - tkleen의 머신러닝 및 모델링 — 엑셀 해찾기(Solver)에 대한 설명자료 – tkleen의 머신러닝 및 모델링

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Summary of article content: Articles about 잡학잡식: [직장인팁]엑셀 목표값 찾기와 해 찾기(목표값 여러개 찾기) 각 계산방법의 세부옵션은 ‘옵션’메뉴에서 설정이 가능합니다. 보통은 간단한 ‘해’를 찾을 경우는 ‘GRG 비선형’으로 선택하셔도 무난할 것 같습니다. …
Most searched keywords: Whether you are looking for 잡학잡식: [직장인팁]엑셀 목표값 찾기와 해 찾기(목표값 여러개 찾기) 각 계산방법의 세부옵션은 ‘옵션’메뉴에서 설정이 가능합니다. 보통은 간단한 ‘해’를 찾을 경우는 ‘GRG 비선형’으로 선택하셔도 무난할 것 같습니다. [직장인 정보]엑셀 목표값 찾기와 해 찾기(목표값 여러개 찾기)
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2019년 7월 25일 목요일

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Summary of article content: Articles about [Excel] Solver 활성화하기 (Excel 해찾기) – 영구노트 1. 해 찾기 기능 활성화. 1.1. 메뉴바의 [파일] – [옵션] 클릭; 1.2. [Excel 옵션]창에서 [추가 기능] 메뉴 선택 후 [이동] 버튼 클릭; 1.3. · 2. [해 찾기] … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Excel] Solver 활성화하기 (Excel 해찾기) – 영구노트 1. 해 찾기 기능 활성화. 1.1. 메뉴바의 [파일] – [옵션] 클릭; 1.2. [Excel 옵션]창에서 [추가 기능] 메뉴 선택 후 [이동] 버튼 클릭; 1.3. · 2. [해 찾기] … 엑셀에서 해 찾기(solver) 기능은 아주 유용하다. 이 해 찾기 기능을 이용하면 누구나 쉽게 방정식을 풀 수도 있고 심지어 최적설계 문제를 풀 수 도 있다. 특히 솔버 성능이 특출해 Matlab optimtool보다 더욱..
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1 해 찾기 기능 활성화

2 [해 찾기] 위치

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[Excel] Solver 활성화하기 (Excel 해찾기) - 영구노트 — [Excel] Solver 활성화하기 (Excel 해찾기) – 영구노트

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Summary of article content: Articles about [Excel] Solver Add-in (방정식 해찾기) Excel 2016 / Excel for Mac. 엑셀에서 제공하는 해찾기 기능을 사용하면 방정식의 해를 쉽게 구할 수 있습니다. …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Excel] Solver Add-in (방정식 해찾기) Excel 2016 / Excel for Mac. 엑셀에서 제공하는 해찾기 기능을 사용하면 방정식의 해를 쉽게 구할 수 있습니다. ※ Excel 2016 / Excel for Mac 엑셀에서 제공하는 해찾기 기능을 사용하면 방정식의 해를 쉽게 구할 수 있습니다. Installation On Windows 해찾기 기능을 사용하려면 먼저 설치를 해야합니다. 스샷을 참고해서..
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Installation

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엑셀 목표값 찾기 / 해찾기 기능 사용법 및 분석예제

[실무기초] 엑셀 목표값 찾기 해찾기 기능 사용법

예제파일

엑셀 목표값 찾기 / 시나리오 분석 / 해찾기 비교 및 주의사항

엑셀 목표값 찾기, 시나리오 분석 그리고 해찾기 기능은 모두 “특정 목표를 만족하는 조건을 찾을 때 사용한다” 라는 점에서는 비슷하지만 각 상황에 따라 기능을 사용할 수 있는데요. 그 차이점을 간단히 살펴보겠습니다.

목표값 찾기

목표값 찾기는 ‘하나의 변수를 바꿔 목표값을 찾을 때 사용’합니다. 예를들어, 특정 매출을 달성하기 위한 판매량을 계산하거나 영업이익 5%를 높이기 위한 판매원가등을 계산할 때 사용합니다. 변수를 하나만 설정하면 되기 때문에 해찾기 기능보다 쉽게 사용할 수 있고, 기본적으로 엑셀에 내장된 기능이므로 별도의 추가기능을 설치하지 않아도 어느 버전에서나 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.

제한사항 목표값 찾기는 변수와 목표값이 ‘선형’으로 변할 때만 사용가능하다는 제한사항이 있으므로 주의해야 합니다. 또한 변수의 다양한 옵션(예: 변수는 정수여야만 하거나 변수는 0보다 커야 하거나 등..)의 다양한 설정이 불가능합니다.

시나리오 분석

시나리오 분석은 ‘여러 변수를 바꾸며 다양한 시나리오의 결과를 계산하고 예측할 때 사용’합니다. 예를들어 ‘판매량이 10% 증가하고 가격이 그대로일 경우, 판매량이 5% 증가하고 가격이 5% 늘어날 경우, 판매량이 그대로이고 가격이 10% 증가할 경우’ 등으로 나누어 각 상황별 결과를 예측할 수 있습니다.

제한사항 시나리오 분석은 ‘특정 결과를 만족하는 조건’을 계산할 때에는 사용할 수 없다는 제한사항이 있습니다.

해찾기 기능

해찾기 기능은 ‘Solver’라고 알려진 엑셀에서 기본으로 제공되는 추가기능입니다. 해찾기 기능을 사용하면 여러 변수를 변경하여 특정 조건을 만족하는 결과를 계산할 수 있습니다. 예를들어 ‘매출액이 5%~10% 사이로 증가하고 인건비를 10%~15% 높였을 때 영업이익을 그대로 유지하려면 매출액과 인건비가 서로 몇 %씩 증가해야 하는지’ 등을 계산할 수 있습니다.

제한사항 해찾기 분석의 결과값은 수학적으로 계산된 결과이고, 현실에서 고려해야 하는 여러가지 조건은 계산에 반영되지 않는다는 점을 주의해야 합니다.

목표값 찾기 제한사항

목표값 찾기는 비선형 자료에서는 사용할 수 없습니다. 비선형 자료란, 2차 이상의 방정식, 즉 x축이 증가할 때 y축이 계속 증가하거나 감소하는 것이 아닌 y축 값이 증가/감소를 반복하는 경우를 이야기합니다.

예를들어 아래 상황을 가정하겠습니다. 시작값이 0이고, y 축 값이 4000인 경우를 계산하다고 가정할 경우 목표값 찾기는 기준값인 0에서 값이 증가하는 방향인 음의방향으로 목표값 찾기를 시작합니다.

음의방향으로 계속 이동할 경우 극대값으로 1041 (x축이 -9.51일 경우) 을 찍은 뒤 음의 무한대로 값이 계속 감소합니다. 따라서 목표값 찾기는 변수가 -9.51 일 때, 결과값으로 1041.914649이 계산되고 우리가 구하고자하는 4000은 찾지 못했다는 결과를 반환합니다.

따라서, 자료가 비선형일 때에는 해찾기 기능을 Evolutionary 해법으로 사용하여 해결합니다.

해찾기 추가기능 설치방법
[파일] – [옵션] – [추가기능] 에서 관리에 [Excel 추가 기능]을 선택한 뒤, [이동] 버튼 을 클릭합니다. [해 찾기 추가 기능]을 선택 한 뒤 [확인] 버튼을 눌러 추가기능 설치를 마무리합니다.
[데이터] 탭으로 이동하면 우측에 [해 찾기] 추가기능이 설치 되었습니다.

엑셀 목표값 찾기 실전예제

목표값 찾기는 실무의 다양한 분야에 적용할 수 있는 아주 유용한 기능입니다. 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

아래 일일 손익예상을 보면 판매갯수와 평균원가, 그리고 각 고정지출(인건비, 임대로, 기타잡비 등..)로 영업이익을 계산하고 있습니다. 그리고 물가상승으로 인해 제품원가가 1,450원에서 1,550원으로 증가한다고 가정하겠습니다. 그럴 경우, 현재 영업이익인 138,000원을 그대로 유지하려면 하루 몇잔을 팔아야 할까요?

그냥 계산한다면 상당히 복잡한 계산이 이루어 질 것 같지만, 목표값 찾기를 이용하면 아주 쉽게 계산할 수 있습니다.

예제파일의 [1] 시트로 이동합니다. 평균원가를 1,550으로 변경 합니다. [데이터] – [가상분석] – [목표값 찾기] 를 선택한 뒤 목표값 찾기로 아래와 같이 입력합니다. 수식셀 : $D$20 (=영업이익)

찾는값 : 138,000

값을 바꿀 셀 : $D$6 (=판매갯수) [확인] 버튼을 누르면 계산이 시작 되고, 판매갯수가 약 262잔 일 때 영업이익이 138,000원으로 계산되는 것을 확인할 수 있습니다. [확인] 버튼을 누르면 계산된 결과로 시트가 업데이트 되고, [취소]버튼을 누르면 기존값으로 복구뒵니다.

엑셀 시나리오분석 실전예제

시나리오 분석은 특정 목표를 위한 결과 값을 계산하는 것 대신 여러가지 상황별로 다양한 결과를 계산하고 예측하는 작업에 사용됩니다. 아래 간단한 실전예제를 통해 시나리오 분석 기능을 살펴보겠습니다.

상황 :

새로운 매장자리가 나서 이사를 고민중입니다. 공사비용은 1억이 예상 (공사비로 1억이 증가되며 감가상각은 5년) 되며, 신규 매장의 월세는 300만원으로 지금보다 100만원 증가합니다.

그럴 경우, 현재상황 vs 신규매장에서 각 250잔/300잔/350잔을 판매할 경우를 비교하여 시나리오 예측을 해보겠습니다.

예제파일의 [1] 시트로 이동합니다. 우리가 변경해야 할 조건은 ‘판매갯수, 공사비, 월세’ 3가지입니다. 따라서 키보드 Ctrl 키를 누른채로 각 판매갯수, 월세, 공사비 셀을 선택 합니다. 이후 [데이터] – [가장분석] – [시나리오 관리자] 로 이동 한 뒤, [추가] 버튼을 눌러 시나리오를 생성합니다. 시나리오 이름으로 ‘250’ 을 입력한 뒤 [확인] 을 눌러 첫번째 시나리오를 추가합니다.

첫번째 시나리오는 신규매장일 경우, 즉 월세 300만원 / 공사비 3억일 경우 판매잔수가 250잔일 경우입니다. 따라서 시나리오 값을 아래와 같이 설정 합니다. $D$6 : 250

$G$11 : 3000000

$G$13 : 300000000 값을 입력한 뒤 [추가] 버튼을 눌러 두번째, 세번째 시나리오를 추가 합니다. 두번째 시나리오 이름 : 300

$D$6 : 300

$G$11 : 3000000

$G$13 : 300000000 세번째 시나리오 이름 : 350

$D$6 : 350

$G$11 : 3000000

$G$13 : 300000000 모든 시나리오가 추가되었으면 [요약]버튼을 눌러 요약보고서를 생성 합니다.

요약보고서로 생성할 결과 셀은 영업이익과 영업이익률이므로 결과셀로 D20:E20 범위를 선택한 뒤, [확인] 을 눌러 마무리합니다. 요약보고서가 생성되었습니다. 불필요한 부분은 숨겨주고 각 셀의 머릿글을 수정하여 요약보고서를 완성 합니다.

엑셀 해찾기 기능 실전 예제

예제파일의 [3] 시트로 이동합니다. 이번에는 여러가지 조건이 복잡하게 얽혀있는 상황에서 해찾기 기능으로 최고의 영업이익을 달성하기 위한 판매개수를 계산해보겠습니다. 계산시 고려해야 할 조건은 아래와 같습니다.

갑작스런 코로나 사태로 인해 일평균 커피 판매량이 80잔 이하로 줄어, 마케팅 업체를 고용하여 매출을 높이고자 합니다. 마케팅 업체에서 제안하기를, 주변 사무실 업체와 계약하여 일평균 k잔 판매를 보장하는 대신, 해당 판매건에는 x%의 할인율을 제공하고, 특정 판매잔수 달성시 일정금액(y)의 수수료를 지급 해달라고 합니다. 판매잔수가 100잔 늘어날 때마다 직원을 1명씩 더 고용해야 합니다. 매출이 늘어나면 납부해야 할 가맹비가 늘어납니다. 하루 판매가능한 최대 잔수는 350잔 입니다.

조건을 보시다싶이, 판매잔수가 늘어날 경우 직원 고용에 대한 인건비 증가 및 납부해야 할 가맹비 증가로 인한 지출을 동시에 고려하여 최고의 영업이익을 내기 위한 판매잔수를 계산해야 하는데요. 계산에 사용되는 조건만 잘 설정한다면 해찾기 기능으로 손쉽게 계산할 수 있습니다.

제이킴의 스마트워커 (Smart Worker)

151_엑셀 초급 강좌 – 데이터 분석 (2)

공대를 다니거나 공학용 계산기를 써 보신 분들은 Equation Solver 라는 기능을 써 보신적 있을거라 생각 됩니다. 또는 통계학 수업을 들은 적이 있는 분이라면 데이터 최적화라는 개념을 공부 하셨을 거라 생각 됩니다. 엑셀의 해찾기는 Equation Solver 와 데이터 최적화 기능을 합쳐놓은 훨씬 고급 기능이라고 생각하시면 됩니다. 기존의 목표값 찾기가 하나의 수식을 바탕으로 하나의 셀을 변경 해서 원하는 값을 얻었다면 엑셀 해찾기는 여러 개의 수식으로 얽혀있는 복잡한 엑셀 데이터 에서 원하는 다수의 셀을 변경해서 목표값을 찾아줍니다. 같은 목표값을 찾는 다는 점에서는 비슷하지만 여러 개의 목표값을 여러 개의 수식에서 동시에 찾아주는 훨씬 고급 기능입니다.

이본 포스팅은 엑셀 데이터 탭의 해 찾기에 관한 내용입니다.

151연습파일.xlsx

151연습파일_완성본.xlsx

해 찾기 기능 추가 엑셀의 해찾기 기능은 고급기능으로 엑셀에서 기능을 추가 하셔야 사용 할 수 있는 데이터 분석 기능입니다. 초기 한번만 해주시면 됩니다. 백 스테이지 뷰에서 옵션을 클릭 합니다. 추가 기능을 클릭하고 해 찾기 추가 기능 선택 후 이동을 클릭 합니다. 추가 하시고 확인을 누릅니다. 이제 데이터 탭에 와 보시면 해 찾기 기능이 추가 된 걸 확인하실 수 있습니다.

해 찾기 기능 이해하기 해찾기 기능은 사용하기는 어렵지 않지만 역시 개념이 약간 까다로울 수 있습니다. 다음의 표를 보면서 이해 하도록 하겠습니다. 지금 1분기의 데이터를 빼고는 모두 수식이 들어가 있는 상태 입니다. 1분기의 이익도 10프로씩 분기마다 증가하며 지출도 같이 10프로씩 분기마다 증가 합니다. 즉 2와 3분기의 데이터는 1분기의 실적을 바탕으로 계산된 값 들 입니다. 지금 총 순이익은 198040 원 입니다. 총 순이익은 판매 이익, 광고 이익, 지출 등을 토대로 계산된 값입니다. 판매 이익과 광고 이익을 증대 시키고 지출을 감소 시켜서 순이익을 3000000을 만들고 싶습니다. 목표값 3000000, 그리고 변하는 셀 3가지 이상, 수식이 적용된 셀 다수 >>> 해 찾기 입니다. 해 찾기 기능을 선택 하세요.

엑셀 해찾기(Solver)에 대한 설명자료

엑셀의 해찾기는 엑셀 2010에서 크게 기능이 향상되었습니다. 가장 크게 바뀐 점은 ‘해법 선택’ 드롭다운에서 해법을 선택할 수 있다는 점입니다. 여러분이 최적화하는 문제에 따라 적절한 해법 엔진을 선택할 수 있습니다. 다음과 같은 옵션이 있습니다.

• 단순 LP(Simplex LP) 엔진

: 선형 최적화 문제에 시용합니다. 선형 최적화 문제는 (변수 셀) * (상수) 항을 더해서 목표 셀과 제한 조건을 만들게 됩니다. 대부분 최적값을 찾고자 하는 모델은 비선형입니다.

• GRG(Generalized Reduced Gradient) 비선형 엔진

: 목표 셀과 제한 조건의 일부가 모두 비선형 혹은 목표 셀이나 제한 조건의 일부가 비선형인 최적화 문제를 풀기 위해 사용합니다. 계산할 때는 변수 셀을 곱하거나 나누는 등의 단순 계산 혹은 변수 셀을 거듭 제곱에 사용하거나, 지수 함수나 삼각 함수 등에 사용하는 것을 포함합니다. GRG 엔진을 사용하면 옵션에서 ‘Multistart’ 옵션을 사용할 수 있는데 이 옵션을 사용하면 이전 엑셀 버전에서 오답을 내던 문제들을 푸는데 제대로 사용할 수 있습니다. 실제로는 Multistart 옵션을 많이 사용할 것입니다.

• Evolutionary 엔진

: 목표 셀과 제한 조건 혹은 목표 셀이나 제한 조건에 변수 셀을 참조하는 완만하지 않은 비선형 함수가 들어있을 때 사용합니다. 예를 들어 여러분의 목표 셀이나 제한 조건에 변수 셀을 참조하는 IF, SUMIF, COUNTIF, SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIF, AVERAGEIFS, ABS, MAX, MIN 등의 함수가 들어있으면 최적화된 답을 찾아내는데 이 Evolutionary 엔진이 최선의 선택일 것입니다. 많은 영역에서 Evolutionary 엔진 또한 많이 사용합니다.

목표 셀, 변수 셀, 제한 조건을 입력하고 나면 해찾기 프로그램은 무엇을 수행할까요? 만약 변수 셀이 제한 조건을 만족한다면 변수 셀은 기능한 해법이 될 수 있습니다. 그리고 해찾기는 이런 가능한 해법들 중에서 가장 적절한 해법의 집합을 찾습니다(이 값들을 최적값이라고 한다). 이 값은 목표셀에 대한 최선의 값입니다(극대화시킬 때는 가장 크게 만드는 값이고 극소화시킬 때는 가장 작게 만드는 값입니다). 만약 최적화할 수 있는 값이 여러 개이면 해찾기는 가장 처음에 찾은 값에서 해찾기를 멈춥니다.

Excel Solver 추가 기능을 사용해 본 적이 있다면 옵션이 많고 다소 압도적일 수 있습니다. 여기에서는 Excel에서 올바른 해결 방법을 선택하여 문제에 대한 최적의 솔루션을 효율적으로 찾는 데 도움이 되는 실용적인 정보를 제공하고자 합니다.

Excel에서 Solver를 설정할 때 선택해야하는 것 중 하나는 “해법 선택(solving method)” 입니다. 선택할 수 있는 세 가지 방법 또는 알고리즘이 있습니다.

GRG 비선형

단순 LP

Evolutionary

GRG 비선형과 Evolutionary은 비선형 문제에 대해 최적화되어 있으며 단순 LP는 선형문제에만 제한됩니다

GRG는 “Generalized Reduced Gradient”의 약자입니다. 가장 기본적인 형태로, 이 “해법 선택”은 입력 값 (또는 결정 변수) 변화로 목적 함수의 기울기 또는 기울기를 보고 부분 미분 결과가 0 일 때 최적 솔루션에 도달한 것으로 결정합니다.

두 가지 비선형 해법 선택 중 GRG 비선형이 절충하는 방법을 적용하므로 더 빠릅니다.

단점은 이 알고리즘으로 얻은 솔루션은 초기 조건에 따라 크게 달라지며 최적의 글로벌 최적값이 아닐 수 있습니다. Solver는 초기 조건에 가장 가까운 로컬 최적값에서 정지하여 글로벌적으로 최적화되거나 아닌 솔루션을 제공할 수 있습니다.

GRG 비선형 Solver가 좋은 결과를 얻기 위해 필요한 또 다른 요구 사항은 함수가 매끄러워야 한다는 것입니다. 예를 들어 IF, VLOOKUP 또는 ABS 함수로 인한 불연속이 발생되면 이 알고리즘에 문제가 발생할 수 있습니다.

Evolutionary 알고리즘은 글로벌하게 최적의 솔루션을 찾을 가능성이 높기 때문에 GRG 비선형보다 강력(robust)합니다. 그러나 이 “해법 선택”은 매우 느립니다.

Evolutionary 방법은 최적의 결과가 사전에 정의되었기 때문에 이러한 경우에는 잘 작동되는 자연 선택 이론에 기초합니다.

간단히 말해서, Solver는 입력값 세트의 임의의 “모집단(population)”로 시작합니다. 이러한 입력값 세트가 모델에 연결되고 결과는 목표 값을 기준으로 평가됩니다.

목표 값에 가장 가까운 솔루션을 제공하는 입력값 세트는 “자손(offspring)”이라는 두 번째 모집단을 생성하도록 선택됩니다. 자손은 첫 번째 모집단 입력값 중에서 최적값 집합의 “변이(mutation)”이라 할 수 있습니다.

그렇게 두번째 모집단도 평가되고, 최선의 값은 세번째 모집단을 창조하도록 선택됩니다.

아래 그림은 좀더 명확하게 이를 설명하고 있습니다.

이것은 한 모집담에서 다음 모집단으로 목표값에 대해 거의 변화가 없을 때까지 계속됩니다.

이 과정에 대해 시간이 많이 걸리는 이유는 모집단의 각 구성원을 개별적으로 평가해야 한다는 것입니다. 또한 차후의 “세대(generations)”는 다음 최고의 값의 집합을 찾기 위해 미분이나 목적 함수의 기울기를 사용하는 대신에 임의의 값으로 채워집니다.

이제 Excel에서는 Solver 옵션 창을 통해 알고리즘을 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 변이율 및 모집단 크기를 선택하여 솔루션을 잠재적으로 단축할 수 있습니다.

그러나 모집단 크기를 줄이거나 변이율을 증가시키면 수렴에 도달하기에 더 많은 모집단들이 필요할 수 있기 때문에 결과를 약화시킬 수 있습니다.

GRG 비선형 알고리즘의 속도와 Evolutionary 알고리즘의 견고성(robustness) 사이의 좋은 타협점은 GRG 비선형 Multistart 입니다. Solver 옵션을 통해 GRG 비선형 탭 아래의 이 옵션을 활성화할 수 있습니다.

이 알고리즘은 기존의 GRG 비선형 알고리즘을 사용하여 각각 평가되는 초기값에 대한 임의로 분포된 모집단을 생성합니다.

서로 다른 초기 조건에서 여러 번 시작하면 발견되는 솔루션이 글로벌 최적값일 가능성이 훨씬 높아집니다.

세 가지 해결 방법 중 단순 LP를 가장 적게 사용합니다. 선형 함수만 포함된 문제에 적용할 수 있으므로 응용에 제한적입니다.

많은 경우에, 해결하고자 하는 문제는 비선형입니다. 그리고 그것들이 선형일 때는 대신 그것들을 행렬 방정식으로 푸는 것을 더 선호합니다.

그러나 해결하려는 문제가 선형인 경우 단순 LP 방법으로 얻은 솔루션이 항상 글로벌한 최적의 솔루션이라는 것을 확신할 수 있기 때문에 매우 강력(robust)합니다.

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