ALUCINACIÓN NUMÉRICA EN SOLVER: RUPTURA DE INTEGRIDAD BAJO CONFIGURACIÓN REGIONAL EN MICROSOFT EXCEL
Resumen
Este estudio investiga un comportamiento computacional crítico en Microsoft Excel asociado al uso del Solver en problemas de optimización. En experimentos realizados con el método GRG Nonlinear, se observa que la eliminación de la restricción de integralidad (INT) puede producir resultados matemáticamente consistentes, pero incompatibles con las restricciones del modelo. El fenómeno, denominado alucinación numérica, se caracteriza por la generación de magnitudes incompatibles con el espacio factible. El análisis se basa en modelos con límites explícitos, sometidos a diferentes configuraciones regionales. Los resultados indican que la inconsistencia no se origina en el proceso de resolución, sino en la interpretación de los datos durante la reconstrucción de estados, estando directamente asociada al uso de separadores decimales. La restauración de escenarios evidencia esta distorsión al producir resultados que mantienen coherencia algebraica, pero violan las restricciones del modelo. Se verifica que la imposición de la restricción de integralidad (INT) actúa como un mecanismo de contención, mientras que su eliminación expone el sistema a la susceptibilidad de distorsiones de escala bajo determinadas configuraciones. Se concluye que el comportamiento no deriva del método de optimización, sino de limitaciones en la interpretación de los datos, lo que exige una verificación rigurosa de las configuraciones regionales y de las restricciones en modelos continuos.
Biografía del autor/a
Escritor y Profesor Universitario en temas relacionados con las ciencias exactas y las Tecnologías Educativas. Máster en Ciencias Naturales y Matemática por la Universidad Regional de Blumenau – FURB (2012). Especialista en Metodología de la Enseñanza de las Matemáticas – IBPEX (2006). Licenciado en Ciencias Contables por la Universidad de la Región de Joinville – UNIVILLE (2000). Posee formación pedagógica docente por el Centro Universitario de Jaraguá do Sul – UNERJ (2006). Es profesor en educación profesional y tecnológica, en las modalidades de educación técnica de nivel medio, educación tecnológica de grado y posgrado. Cuenta con más de 20 años de experiencia en procesos contables, administrativos y productivos en la región del Valle del Itapocu – SC.
Referencias
BAXTER, Richard; THORNE, Simon. Spreadsheet risk and data integrity in modern organizations. Information Systems Journal, v. 31, n. 4, p. 567–589, 2021.
BAZARAA, M. S.; SHERALI, H. D.; SHETTY, C. M. Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. 3. ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2006.
BEASLEY, John E. Heuristic algorithms for optimization. In: Advances in Computational Optimization. Dordrecht: Springer, p. 1–23, 1996.
BORBA, Marcelo C.; VILLARREAL, Mónica E. Humans-with-Media and the Reorganization of Mathematical Thinking. New York: Springer, 2005.
CAULKINS, Jonathan P.; MORRISON, Ellen L.; WECHSLER, Harry. Spreadsheet errors and decision making: evidence and implications. Interfaces, v. 49, n. 3, p. 189–203, 2019.
GASS, Saul I. Linear Programming: Methods and Applications. New York: Dover Publications, 2003.
GONÇALVES, Rafael Alberto. Introdução à matemática financeira por meio de planilhas eletrônicas: Calc & Excel no ensino médio. Saarbrücken: Novas Edições Acadêmicas, 2014.
GONÇALVES, Rafael Alberto. Aritmética no Excel: o silêncio da Microsoft frente à educação global. ARACÊ – Revista Brasileira de Tecnologia Educacional, São José dos Pinhais, v. 7, n. 9, p. 1–20, 2025 DOI: https://doi.org/10.56238/arev7n9-086
GONÇALVES, Rafael Alberto; MARTIM, Robert F. Série ao extremo: programando o Excel com VBA – do básico até banco de dados e APIs do Windows. 1. ed. Juatuba, MG: Instituto Alpha Educação a Distância e Editora, 2018.
GROSSMAN, Thomas A. Spreadsheet engineering: a research framework. In: EUROPEAN SPREADSHEET RISKS INTEREST GROUP CONFERENCE, 2002.
HILLIER, Frederick S.; LIEBERMAN, Gerald J. Introduction to Operations Research. 10. ed. New York: McGraw-Hill, 2015.
KANKANHALLI, Atreyi; TAN, Bernard C. Y.; WEI, Kwok Kee. Spreadsheet risks and controls: a review. MIS Quarterly Executive, v. 17, n. 1, p. 1–13, 2018.
PANKO, Raymond R. What we know about spreadsheet errors. Journal of End User Computing, v. 10, n. 2, p. 15–21, 2008.
PANKO, Raymond R. What we know about spreadsheet errors. Journal of End User Computing, v. 27, n. 2, p. 1–18, 2015.
POWELL, Stephen G.; BAKER, Kenneth R.; LAWSON, Barry. Errors in operational spreadsheets. Decision Support Systems, v. 46, n. 1, p. 128–138, 2009.
RAFFENSPERGER, John F. New guidelines for spreadsheets. European Journal of Operational Research, v. 128, n. 3, p. 671–687, 2001.
SKOVSMOSE, Ole. Towards a Philosophy of Critical Mathematics Education. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001.
WILLIAMS, H. Paul. Model Building in Mathematical Programming. 5. ed. Chichester: Wiley, 2013.
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