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Goal Seek et Solver dans Microsoft Excel sont utilisés pour trouver des solutions aux équations, mais ils diffèrent considérablement par leurs capacités et leur complexité :
Recherche d'objectif :
* Objectif : Goal Seek trouve la valeur d’entrée nécessaire pour atteindre une valeur de sortie spécifique dans une seule formule. Il est conçu pour des problèmes simples à variable unique.
* Méthode : Il utilise un processus itératif (essais et erreurs) pour ajuster une seule cellule d'entrée jusqu'à ce qu'une valeur cible soit atteinte dans une cellule de sortie associée.
* Complexité : Très simple à utiliser. Convient aux scénarios de simulation simples.
* Limites : Ne peut gérer qu'une seule variable à la fois. Ne peut pas gérer plusieurs contraintes ou objectifs. Peut ne pas trouver de solution si la relation entre l'entrée et la sortie ne se comporte pas bien (par exemple, plusieurs solutions existent ou la solution est sensible aux suppositions initiales).
Solution :
* Objectif : Solver est un outil plus puissant capable de trouver des solutions optimales à un large éventail de problèmes, y compris ceux comportant plusieurs variables, contraintes et objectifs. Il est conçu pour les problèmes d'optimisation.
* Méthode : Utilise divers algorithmes d'optimisation (comme simplex LP, GRG Nonlinear, Evolutionary) pour trouver la meilleure solution qui satisfait toutes les contraintes et optimise la fonction objectif.
* Complexité : Plus complexe à mettre en place que Goal Seek, vous obligeant à définir la fonction objectif, les variables changeantes et les contraintes.
* Limites : Nécessite une compréhension des techniques d’optimisation. Peut nécessiter beaucoup de calculs pour des problèmes très vastes ou complexes. Le choix de l’algorithme peut influencer la solution trouvée (ou même si une solution est trouvée).
En bref :
Utilisez Recherche d'objectif pour des analyses simples de type « et si » où vous devez trouver une seule valeur d'entrée pour atteindre un résultat cible dans une seule formule.
Utiliser le solveur pour des problèmes d'optimisation plus complexes impliquant plusieurs variables, contraintes et objectifs pour lesquels vous devez trouver la meilleure solution en fonction de critères spécifiés. Le solveur est beaucoup plus polyvalent mais nécessite plus de configuration et de compréhension.
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