规划求解可用于解决资源分配、成本最小化或利润最大化问题。首先启用加载项，在数据选项卡中打开规划求解工具；接着设置目标单元格及可变单元格，明确优化方向为最大值、最小值或特定值；然后添加约束条件，如资源上限或变量非负；选择合适的求解方法（如单纯形法或GRG非线性）并执行计算；最后生成敏感性报告和极限报告，分析影子价格与参数变化对结果的影响，辅助决策优化。
如果您需要在Excel中求解资源分配、成本最小化或利润最大化等最优化问题，可以利用“规划求解”这一工具进行精确计算。该功能通过调整可变单元格的值，在满足约束条件的前提下寻找目标函数的最优解。
本文运行环境：Dell XPS 15，Windows 11
一、启用规划求解加载项
规划求解并非默认开启的功能，需手动添加至功能区才能使用。启用后可在“数据”选项卡中找到该工具。
1、打开Excel，点击文件菜单，选择选项。
2、在弹出的窗口中选择加载项，在底部管理选项中选择Excel加载项，点击转到。
3、在加载宏对话框中勾选规划求解加载项，点击确定完成启用。
二、设置目标函数与变量单元格
定义需要优化的目标（如最大利润或最小成本）以及影响该目标的可变因素（如生产数量），是构建模型的基础步骤。
1、在工作表中明确标出目标单元格（例如总利润所在的单元格）和可变单元格（例如各产品产量）。
2、切换到数据选项卡，点击分析组中的规划求解按钮打开设置窗口。
3、在“设置目标”栏中指定目标单元格地址，并选择期望达到的状态：最大值、最小值或特定数值。
4、在“通过更改可变单元格”区域输入或选择对应的可变单元格范围。
三、添加约束条件
实际问题往往存在多种限制，比如原材料上限、产能限制或非负要求，这些都需要作为约束条件加入模型中以确保结果可行。
1、在规划求解参数窗口中点击添加按钮打开约束添加对话框。
用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1） 建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2） 数学求解 数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，
2、在左侧选择要施加约束的单元格或区域，在中间下拉菜单选择关系符（如≤、=、≥），右侧输入限制值或引用包含该值的单元格。
3、常见约束包括：变量非负（设定可变单元格 ≥ 0）、资源使用不超过可用量（如材料消耗 ≤ 库存量）。
4、每添加一条约束后点击确定保存，可继续添加其他条件。
四、选择求解方法并执行计算
根据问题类型选择合适的算法有助于提高求解效率和准确性。线性问题推荐使用单纯形法，非线性则适用GRG非线性方法。
1、在规划求解参数界面下方的“选择求解方法”下拉列表中，根据模型性质选择：单纯形法（适用于线性规划）、GRG非线性或进化算法。
2、确认所有参数无误后，点击求解按钮开始运算。
3、计算完成后会弹出结果对话框，选择保留规划求解解可将结果应用到工作表中。
五、查看敏感性报告与极限报告
生成附加报告可以帮助理解模型稳定性及关键参数变化对结果的影响程度，尤其适用于决策支持场景。
1、在求解结果对话框中，于“报告”面板选择需要生成的类型，如敏感性、极限或答案报告。
2、点击确定后，Excel会在新工作表中创建所选报告，展示影子价格、允许的增量/减量等信息。
3、通过分析敏感性报告中的影子价格，可以判断哪项资源增加能带来更高收益。
