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18 julho 2017
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Como ativar e começar a usar o Solver para resolver problemas quantitativos

O Solver - o suplemento mais poderoso do Excel - utiliza-se para determinar o valor máximo ou mínimo de uma célula alterando outras células. Por outras palavras, “E se alterar esta variável, o que é que acontece…?” Vamos ficar a saber como usar esta ferramenta para ajustar os valores nas células de variáveis de decisão e de constrangimento para produzir o resultado que se pretende para a célula de objetivo.

Mas antes de começar a usar o Solver é necessário ativá-lo. Não se preocupe, o processo é bastante simples:

  1. Aceda a File (Ficheiro) -> Options (Opções) -> Add-ins (Suplementos)
  2. Na parte inferior da caixa em Gerir, escolha “Excel Add-Ins” (“Suplementos do Excel”)
  3. Clique em “Go…” (“Ir…”) e marque a caixa correspondente ao Solver.

Depois de ativado, está pronto a usar o Solver. Poderá aceder ao mesmo a partir do menu “Dados” -> “Solver” e a seguinte caixa de parâmetros abrir-se-á:

s1

Enquanto ferramenta de otimização, o Solver serve para resolver problemas de minimização, maximização ou atingimento de um determinado valor específico para um objetivo.

Qual a melhor rota do vendedor?

Por exemplo, podemos querer saber qual é a rota que um vendedor deverá fazer para visitar os seus clientes que minimiza o número de quilómetros diários. Quando lidamos com problemas de minimização ou maximização de um determinado objetivo, não sabemos à priori qual vai ser o resultado desse objetivo. Sabemos apenas que queremos que o valor seja o mais baixo ou mais alto possível.

Problemas de minimização e maximização são aplicados em situações muito comuns sendo as mais comuns a minimização de custos e a maximização do lucro.

Assim, o primeiro passo será identificar qual a célula que contém o objetivo que estamos a medir e indicar a referência dessa célula na caixa “Set Objective”.

No problema do vendedor descrito acima, teríamos de indicar nesta caixa a referência à célula que contém o número diário de quilómetros e que tem de ser uma fórmula cujo resultado depende de uma ou mais variáveis. Além de objetivos, o modelo de otimização contém também variáveis. As variáveis são aquilo que queremos descobrir e que influencia diretamente o resultado.

No exemplo anterior, a minimização do número de quilómetros diários poderia ter como variáveis a ordem pela qual o vendedor realizaria um conjunto de visitas a clientes e/ou se deveria visitar todos ou apenas alguns clientes. Essas variáveis teriam de ser indicadas na caixa de parâmetros do Solver como referências a células cujos valores queremos descobrir. E além de objetivos e variáveis, o modelo de otimização deve considerar restrições.

Pensemos novamente no mesmo exemplo. Se o vendedor pretende minimizar o número de quilómetros diários e não tem qualquer restrição à sua atividade, poderia muito bem ficar em casa e não fazer um único quilómetro.

Na maior parte dos casos, no entanto, isso não seria possível, porque existem restrições que o obrigam a visitar todos ou parte dos clientes com uma determinada frequência. Além disso, o número de visitas não pode ser negativo e tem obrigatoriamente de ser um número inteiro. Assim, teríamos também de incluir uma ou várias células com a frequência de visitas desejada e adicionar a restrição “int” para indicar a restrição de número inteiro. O processo de introdução de restrições consiste em clicar no botão “Add” da área “Subject to the Constraints” que abrirá a seguinte caixa:

s2

Na primeira caixa introduzimos a referência à célula ou intervalo de células contíguas que pretendemos restringir, na segunda caixa escolhemos um operador, que pode ser um dos seguintes:

  • <= a um valor a especificar na caixa da direita
  • = a um valor a especificar na caixa da direita
  • >= a um valor a especificar na caixa da direita
  • int, para restringir as células a valores inteiros
  • bin, para restringir as variáveis a valores binários, ou seja, iguais a 0 ou 1
  • dif, para que as células sejam todas diferentes

É também possível marcar a caixa de verificação “Make Unconstrainted Variables Non-Negative” para restringir as variáveis de decisão a valores superiores ou iguais a zero. Estes elementos integrantes de um modelo de simulação são básicos, mas nem sempre é muito fácil identificá-los na prática.

Na tabela seguinte pode analisar uma série de modelos típicos de aplicação prática comum:

tabela solver

Identifiquei o problema. E agora, como é que o resolvo? No próximo artigo, veremos qual o método de resolução a escolher para cada tipo de problema.

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Ficheiros em anexo


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