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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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