Solver(求解器) 是一个 Microsoft Excel 插件程序，可用于在假设分析中进行优化。

根据 O'Brien 和 Marakas 的说法，优化分析 是目标寻求分析的更复杂的扩展。 目标不是为变量设置特定的目标值，而是在特定约束下为一个或多个目标变量找到最佳值。 然后，根据指定的约束，重复更改一个或多个其他变量，直到您发现目标变量的最佳值。

在 Excel 中，您可以使用 Solver(求解器) 为一个称为目标单元格的单元格中的公式找到一个最佳值（最大值或最小值，或某个特定值）， 工作表上其他公式单元格的值受到某些约束或限制。

这意味着求解器使用一组称为决策变量的单元格，这些单元格用于计算目标和约束单元格中的公式。 求解器调整决策变量单元格中的值以满足约束单元格的限制，并为目标单元格生成您想要的结果。

您可以使用求解器为各种问题寻找最佳解决方案，例如 −

确定药物制造单位的月度产品组合，以最大限度地提高盈利能力。

安排组织中的劳动力。

解决交通问题。

财务规划和预算。

在您继续寻找求解器问题的解决方案之前，请确保在 Excel 中激活求解器加载项，如下所示 −

如果您没有找到求解器命令，请按以下方式激活它 −

出现加载项对话框。 选中 求解器插件 并单击 Ok。 现在，您应该能够在数据选项卡下的功能区上找到规划求解命令。

Excel 求解器支持的以下三种求解方法，您可以根据问题的类型选择其中一种 −

用于线性问题。 求解器模型在以下条件下是线性的 −

目标单元格是通过将（变化的单元格）*（常量）形式的项加在一起来计算的。

每个约束都满足线性模型要求。 这意味着通过将（变化的单元格）*（常量）形式的项加在一起并将总和与常量进行比较来评估每个约束。

用于平滑的非线性问题。 如果您的目标单元格、您的任何约束或两者都包含对不是(变化的单元格)*(常量)形式的变化单元格的引用，则您有一个非线性模型。

用于平滑的非线性问题。 如果您的目标单元格、您的任何约束或两者都包含对不是(变化的单元格)*(常量)形式的变化单元格的引用，则您有一个非线性模型。

求解器需要以下参数 −

求解器评估基于以下内容 −

决策变量单元格中的值受制于约束单元格中的值。

目标单元格中值的计算包括决策变量单元格中的值。

求解器使用所选的求解方法在目标单元格中产生最优值。

假设您正在分析一家制造和销售某种产品的公司的利润。 要求你找出未来两个季度可以花在广告上的金额，最多为 20,000。 每个季度的广告投放水平影响如下 −

您可以继续将问题定义为 −

接下来，为所需的计算设置单元格，如下所示。

如您所见，已对所考虑的 Quarter1 和 Quarter2 进行了计算 −

第 1 季度的可售单位数量为 400，第 2 季度为 600（单元格 - C7 和 D7）。

广告预算的初始值设置为每季度 10000（单元格 - C8 和 D8）。

售出的单位数量取决于每单位的广告成本，因此是季度/广告的预算。 每单位成本。 请注意，我们使用了 Min 函数来注意查看编号。 售出单位数