（都市傳說：喺標題加隱世、秘境、紫薯、拉絲、邪惡就會多人睇）
Excel 包羅萬有(早年甚至有神秘賽車小遊戲)，今日講吓較少人留意但又功能強勁的 Solver Add-in，還記得中學數學的 Linear Programming (線性規劃) 嗎？ 唔記得唔緊要，反正唔記得都照用得 Solver Add-in，不過首先要 enable 佢先。小弟仲用緊 Excel 2010，不過後續版本好似都係差唔多，如果 Data 嗰個 Tab 無 Solver (或者線性規劃) ，咁就要做以下動作：
講左咁耐，究竟 Solver 有乜用？簡而言之，就係喺符合不同限制的前提下找出最優/局部最優/較優解 (OK，你講晒)，唔駛自己逐個逐個 scenario 咁試，慳水慳力。仲係一頭霧水，咁我又用例子答你。
例子
小明有 $50 零用錢，咁當然買零食啦，但買返屋企又實俾屋企人鬧，咁只好珍而重之買完放喺班房個 Locker (60 個單位咁大，此單位不同彼單位)，零食價錢唔同，體積唔同，有些又無咁好食，咁點買去謀求最大利益先好呢？
首先要決定個目標係乜，最大體積？(枕頭咩？) 最高滿足度？或者綜合指標？小明懶科學咁整左個指數，0.5 * 總滿足度 + 0.2 * 剩低的零用錢，咁呢個就係 Objective Function (目標函數)，而呢個數喺呢個場景當然越大越好啦。你想摧毀價值令佢變細都好簡單，全副身家掃晒東京薯片，個分數仲細過乜都唔買，咁就真係喊三聲。
之後就要喺 Data 個 Tab 撳個 Solver Add-in 出嚟，Set Objective: 就揀返評分嗰格 C13，To: 就揀 Max (最大化)，By Changing Variable Cells: 就揀件數嗰幾格 F3:F7。之後就係望落有少少複雜的 Constraints，撳 “Add”，然後打返條限制條件， C11 (總價錢) 唔可以超過 50，F3:F7 為非負整數 (總唔能夠買 -1 包或者 0.5 筒吧)，C12 (總體積) 唔可以大過 Locker 容量 (60 單位)。
最後撳個 Solve 掣，不消一會就彈出答案，4 包寒潮薯片，3 包借宿一燒，盛惠 $49 大元，淨返一蚊雞，評分為 20.2。但要注意，呢個又未必係唯一一個可行答案 (而 Solver 係唔會自動同你計晒所有答案出嚟)，例如 5 包寒潮薯片，1 包 John 牌薯圈同樣盛惠 $49 大元，評分同樣係 20.2，總體積甚至仲細過一開頭個答案，不過目標函數無特別考慮體積，故對評分無影響。(以上例子為大名鼎鼎的背包問題（Knapsack Problem) 的小小變種，讀過 Algorithm 的話應該唔會對佢陌生）
其實 Solver Add-in 有三個 Solving Methods，由於例子簡單，最簡單的 Simplex LP 就足夠，另外兩個叫 GRG Nonlinear 同埋 Evolutionary，各自針對不同類型問題。依家 Excel 會自動幫你睇埋目標函數同限制條件係咪符合用 Simplex LP 的條件 (大概就係是否 aX1+bX2+….，有其他古靈精怪好似N次方、三角函數、If、 VLookup 一概唔受，所以其實呢個又唔係咁易用得到)，至於其他兩款幾時用 (smooth nonlinear 同 non-smooth nonlinear，係咪外星文嚟？)，可以研究吓個官網，但都係一理通百理明，最緊要識定義目標函數以及限制條件，不過要注意後兩個給出來的解未必一定是最優解，同埋會慢好多，但應該好過你亂撞，有機會再講 (下期應該講返 R 先)。
Solver Add-in 可應用喺眾多問題，例如教科書常見的工廠生產/物流問題，甚或是設計投資組合，通通可以用到佢，大家不妨今日返 Office 望吓有無乜可以試用吓佢。
