Simulationsverfahren

werden vor allem für mathematische Planungsprobleme eingesetzt, für die weder exakte Lösungsverfahren noch Heuristiken sinnvoll zur Anwendung kommen können. Sie stellen eine Methodenklasse im Operations Research dar, mit denen die in einem System ablaufenden Prozesse experimentell untersucht werden. Vor allem die stochastische Simulation besitzt eine grosse Bedeutung, da im Vergleich zur deterministischen Simulation Zufallseinflüsse und deren Auswirkungen auf die Modelllösung berücksichtigt und analysiert werden können.

Simu lationsverfahren dienen dazu, auf numerischem Wege für mathematische Aufgaben Lösungen herbeizuführen, für die keine analytische Lösung existiert (z.B. für konvexe Zielfunktionen oder mehr- periodige Probleme); solche Simulationsverfahren werden auch Berechnungsexperimente genannt. Sie sind z. B. im Rahmen der Marketingplanung anwendbar, wenn Sensitivitätsanalysen über die Wirkungen bestimmter Marketinginstrumente auf Basis empirischer Marktreaktionsfunktionen durchgeführt werden sollen. Man unterstellt dann modellhaft bestimmte Parameterwerte und Konkurrenzreaktionen und berechnet die interessierenden Zielwerte. Simulationsverfahren können auch eingesetztwerden, umUnsicherheits- und Risikosituationen modellhaft (Modelle) zu bewältigen (Risikoanalyse). In diesem Zusammenhang werden im „modellhaft“ beliebig viele Fallwiederholungen oder bestimmte Zufallsstichproben unter Berücksichtigung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die verschiedenen Modellvariablen durchgespielt, woraus Schl üsse über die untersuchten Gesetzmäßigkeiten gezogen werden können (“M onte- Carlo-Simulation “).

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