ਡਿਲਿਵਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਗਠਨ

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਜਿਸ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਸ ਦੇ ਤਿੰਨ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਹਨ, ਜਿੱਥੋਂ ਮਾਲ ਮਾਸਕੋ ਵਿਚ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਡੇ ਪੰਜ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਸਾਡੇ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗੋਦਾਮ ਦੀ ਸੀਮਤ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਤਰਕਸੰਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁੱਲ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੋਂ ਕਿਸ ਸਟੋਰ ਤੱਕ ਮਾਲ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਸ਼ੀਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ - ਸਾਡਾ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ:

• ਹਲਕਾ ਪੀਲਾ ਟੇਬਲ (C4:G6) ਹਰੇਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਭੇਜਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਜਾਮਨੀ ਸੈੱਲ (C15:G14) ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਸਤਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਲਾਲ ਸੈੱਲ (J10:J13) ਹਰੇਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਮਾਲ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ ਜੋ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਪੀਲੇ (C13:G13) ਅਤੇ ਨੀਲੇ (H10:H13) ਸੈੱਲ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਹਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਲਈ ਕਤਾਰ ਅਤੇ ਕਾਲਮ ਜੋੜ ਹਨ।
• ਕੁੱਲ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਲਾਗਤ (J18) ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਗਣਨਾ ਲਈ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਥੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ SUMPRODUCT (SUMPRODUCT).
  

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਹਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਲਾਈਨ (ਨੀਲੇ ਸੈੱਲ) ਦੀ ਕੁੱਲ ਰਕਮ ਵੇਅਰਹਾਊਸ (ਲਾਲ ਸੈੱਲ) ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਹਰ ਸਟੋਰ ਲਈ ਰਕਮ ਪੀਲੇ ਸੈੱਲ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ - ਜਾਮਨੀ ਸੈੱਲ)।

ਦਾ ਹੱਲ

ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਵੰਡ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ, ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਧੁੰਦਲੀ ਗਿਣਤੀ (ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਹਨ) ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਐਕਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਐਡ-ਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਹੱਲ (ਸੁਲਵਰ) ਟੈਬ ਤੋਂ ਡੇਟਾ (ਤਾਰੀਖ਼):

ਜੇਕਰ ਟੈਬ 'ਤੇ ਹੈ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਐਕਸਲ ਕੋਲ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਕਮਾਂਡ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ - ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਐਡ-ਇਨ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕਨੈਕਟ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਫਾਇਲ, ਫਿਰ ਚੁਣੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰ - ਐਡ-ਆਨ - ਬਾਰੇ (ਵਿਕਲਪ - ਐਡ-ਇਨ - ਇਸ 'ਤੇ ਜਾਓ). ਖੁੱਲਣ ਵਾਲੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲਾਈਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਲੇ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਖੋਜ ਹੱਲ (ਸੁਲਵਰ).

ਚਲੋ ਐਡ-ਆਨ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ:

ਇਸ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਟੀਚਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ (ਸੈਟ ਟੀਪੈਸੇ ਦੀ ਸੈੱਲ) - ਇੱਥੇ ਸਾਡੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤਮ ਮੁੱਖ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁੱਲ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਲਾਗਤ (J18) ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਲਾਬੀ ਬਾਕਸ। ਟਾਰਗੇਟ ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜੇ ਇਹ ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਹਨ), ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜੇਕਰ ਇਹ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲਾਭ) ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਫਿੱਟ ਹੋਵੋ)।
• ਵੇਰੀਏਬਲ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ (By ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਸੈੱਲ) - ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਹਰੇ ਸੈੱਲਾਂ (C10: G12) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਸੀਂ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ - ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲਾਗਤ।
• ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ (ਵਿਸ਼ਾ ਨੂੰ The ਪਾਬੰਦੀਆਂ) - ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਜੋੜੋ (ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ) ਅਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮੰਗ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੋਵੇਗੀ:

   

  ਅਤੇ ਗੋਦਾਮਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸੀਮਾ:

ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਕਾਂ (ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਸਾਧਨ, ਬਜਟ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ, ਆਦਿ) ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਈ ਵਾਰ "ਐਕਸਲ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼" ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਕਸਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਟੋਰਾਂ ਤੋਂ ਮਾਲ ਵਾਪਸ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ "ਅਨੁਕੂਲ" ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਲਾਗਤਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਅਰਥਾਤ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਲਾਭ ਕਮਾਵਾਂਗੇ! 🙂

ਅਜਿਹਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਚੈਕਬਾਕਸ ਨੂੰ ਯੋਗ ਛੱਡਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਅਸੀਮਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਅਜਿਹੇ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ।

ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

ਇੱਕ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋ ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਉਨ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਗਣਿਤਿਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਸਧਾਰਨ ਢੰਗ ਲੀਨੀਅਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੀਨੀਅਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਜਨਰਲ ਡਾਊਨਗ੍ਰੇਡਿਡ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਿਧੀ (OGG) - ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਗਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ)।
• ਇੱਕ ਹੱਲ ਲਈ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਖੋਜ - ਜੈਵਿਕ ਵਿਕਾਸ (ਹੈਲੋ ਡਾਰਵਿਨ) ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨਵੀਂ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿਧੀ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ (ਨਾਨਲਾਈਨਰ, ਡਿਸਕ੍ਰਿਟ) ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
  

ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੇਖਿਕ ਹੈ: 1 ਟੁਕੜਾ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ - 40 ਰੂਬਲ ਖਰਚੇ, 2 ਟੁਕੜੇ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ - 80 ਰੂਬਲ ਖਰਚੇ। ਆਦਿ, ਇਸ ਲਈ ਸਿੰਪਲੈਕਸ ਵਿਧੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।

ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਗਣਨਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਟਨ ਦਬਾਓ ਕੋਈ ਹੱਲ ਲੱਭੋ (ਹੱਲ)ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਦਲਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਾਲੇ ਗੰਭੀਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਵਿਧੀ ਨਾਲ), ਪਰ ਐਕਸਲ ਲਈ ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ - ਕੁਝ ਪਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ :

ਇਸ ਗੱਲ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾ ਹੋਣ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਕਿੰਨੀ ਦਿਲਚਸਪ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡੀ ਗਈ ਸੀ।

ਜੇਕਰ ਲੱਭਿਆ ਹੱਲ ਸਾਡੇ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਮੂਲ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ. ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ, ਐਕਸਲ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਰਿਪੋਰਟ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸ਼ੀਟਾਂ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ: ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਹੱਲ ਦੀ ਗਣਿਤਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਹੱਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਪਾਬੰਦੀਆਂ) ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਮਾਹਰਾਂ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ .

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਐਕਸਲ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ। ਅਜਿਹੇ ਕੇਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ. ਫਿਰ, ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਐਕਸਲ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਲ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਹੱਲ ਲੱਭਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ "ਕਮਜ਼ੋਰ ਲਿੰਕ" ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਵਿਚਾਰੀ ਗਈ ਉਦਾਹਰਨ, ਬੇਸ਼ੱਕ, ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ. ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:

• ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਖਰਚੇ ਦੀ ਵਸਤੂ ਦੁਆਰਾ। ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਲਾਭ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
• ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਨੁਸੂਚੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦੇ ਤਨਖਾਹ ਫੰਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ। ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਅਨੁਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸਟਾਫਿੰਗ ਟੇਬਲ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਰੇਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ।
• ਨਿਵੇਸ਼ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ - ਕਈ ਬੈਂਕਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਭੂਤੀਆਂ ਜਾਂ ਉੱਦਮਾਂ ਦੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ, ਮੁੜ ਤੋਂ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਨਾਫੇ ਲਈ ਜਾਂ (ਜੇਕਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ) ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ, ਐਡ-ਆਨ ਖੋਜ ਹੱਲ (ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ) ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸੁੰਦਰ ਐਕਸਲ ਟੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।