1. Probleemgrootte:

* Aantal variabelen: De Oplosser kan een aanzienlijk aantal variabelen verwerken, maar extreem grote problemen (honderdduizenden of miljoenen variabelen) kunnen rekenkundig onhandelbaar worden, wat leidt tot trage prestaties of mislukkingen. De exacte limiet is afhankelijk van de beschikbare systeembronnen (RAM, verwerkingskracht).

* Aantal beperkingen: Net als bij variabelen kan een zeer groot aantal beperkingen de prestaties ernstig beïnvloeden en de capaciteit van de Oplosser overschrijden.

2. Probleemtype:

* Niet-lineariteit: Hoewel de Oplosser een aantal niet-lineaire problemen aankan, is hij aanzienlijk beter in het oplossen van lineaire problemen. Niet-lineaire problemen kunnen veel moeilijker op te lossen zijn, en de Oplosser kan moeite hebben om een ​​globaal optimaal te vinden (de absoluut beste oplossing), waardoor hij mogelijk vastloopt in een lokaal optimaal (een goede oplossing, maar niet de beste). De algoritmen die Solver gebruikt zijn beter geschikt voor specifieke soorten niet-lineariteit.

* Beperkingen van gehele getallen: Het opnemen van beperkingen voor gehele getallen (variabelen moeten hele getallen zijn) maakt het probleem aanzienlijk complexer. Programmeerproblemen met gehele getallen zijn vaak veel moeilijker op te lossen dan hun continue tegenhangers. De integer-programmeermogelijkheden van Solver zijn beperkt in vergelijking met speciale integer-programmeersoftware. Grote problemen met veel integer-variabelen kunnen onmogelijk binnen een redelijk tijdsbestek worden opgelost.

* Binaire beperkingen: Net als bij integer-beperkingen verhogen binaire beperkingen (variabelen kunnen alleen 0 of 1 zijn) de complexiteit van het probleem aanzienlijk.

3. Algoritmebeperkingen:

* Algoritmekeuze van de oplosser: Solver biedt verschillende algoritmen (GRG Nonlinear, LP Simplex, Evolutionary). De keuze van het algoritme heeft invloed op het vermogen om verschillende probleemtypen efficiënt op te lossen. Het kan zijn dat de gebruiker moet experimenteren om het beste algoritme voor een bepaald probleem te vinden. Sommige algoritmen zijn beter geschikt voor lineaire problemen, terwijl andere beter geschikt zijn voor niet-lineaire problemen. Het kan zijn dat de gebruiker deze handmatig moet kiezen om de oplossing van Solver te optimaliseren.

* Convergentieproblemen: De oplosser slaagt er mogelijk niet in om tot een oplossing te komen, vooral bij complexe niet-lineaire problemen. Dit betekent dat er geen oplossing wordt gevonden die aan alle beperkingen binnen de opgegeven tolerantie voldoet.

* Lokale Optima: Zoals eerder vermeld, kan de Oplosser voor niet-lineaire problemen een lokaal optimaal vinden in plaats van een mondiaal optimaal.

4. Gegevens- en modelvereisten:

* Juiste modelformulering: De nauwkeurigheid en oplosbaarheid van het probleem zijn volledig afhankelijk van de juistheid van het wiskundige model dat in Excel is geïmplementeerd. Fouten in de formules of beperkingen leiden tot onjuiste of geen oplossingen.

* Gegevensintegriteit: De Oplosser vertrouwt erop dat de gegevens in de spreadsheet accuraat en consistent zijn. Onjuiste of ontbrekende gegevens leiden tot onjuiste resultaten.

5. Software- en hardwarebeperkingen:

* Geheugen: De prestaties van de oplosser houden rechtstreeks verband met het beschikbare RAM-geheugen. Grote problemen kunnen het beschikbare geheugen gemakkelijk uitputten, waardoor de Oplosser vastloopt of faalt.

* Verwerkingskracht: De algoritmen van Solver vereisen aanzienlijke verwerkingskracht, vooral voor complexe problemen. Een langzamere processor zal resulteren in langere oplossingstijden of storingen.

Samenvattend:hoewel Solver een krachtig hulpmiddel is, is het geen wondermiddel. Het begrijpen van deze beperkingen is van cruciaal belang voor het effectief gebruik ervan en het interpreteren van de resultaten ervan. Voor zeer grote of complexe problemen kunnen speciale optimalisatiesoftwarepakketten nodig zijn.