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Könyv Monte Carlo Simulation Gino Schneider

Monte Carlo Simulation

Was ist darunter zu verstehen, welche Instrumente fur die Anwendung werden benoetigt und der Stellenwert verdeutlicht anhand eines Beispiels

Szerző: Gino Schneider
Nyelv: Német
Kötés: Puha kötésű
Kiadó: Grin Publishing
Elérhetőség: Beszállítói készleten
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14 446 Ft
Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, ein...

Információk a könyvről

Szerző
Gino Schneider
Nyelv
Német
Kötés
Könyv - Puha kötésű
Kiadva
2011
oldal
64
EAN
9783640965649
ISBN
3640965647
Enbook ID
01647822
Kiadó
Grin Publishing
Súly
95
Méretek
148 x 210 x 4

Teljes leírás

Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, einseitig bedruckt, Note: 1,3, Technische Universität Dresden, Sprache: Deutsch, Abstract: Viele Probleme in der Praxis sind so komplex, dass sie nicht mathematisch exakt gelöst werden können. In solchen Fällen werden heuristische Verfahren wie die Simulation benötigt. Bei der Simulation werden komplexe technische oder wirtschaftliche Abläufe mit Hilfe eines Modells nachgebildet, analysiert und ausgewertet. Simulationen sind besonders dann nützlich, wenn keine analytischen Methoden zur Problemlösung vorhanden sind, der Einsatz von solchen Methoden einen zu hohen Aufwand erfordert oder reale Experimente aufgrund der Kosten, der Zeit oder des Risikos unmöglich sind. Früher oft nur für die Technik bedeutend, gehört die Simulation heute zu den wichtigsten Teilgebieten des Operations Research. Sie dient hier vor allem der Analyse stochastischer Problemstellungen. Im Operations Research bedeutet Simulation, die Nachbildungder Realität mit mathematischen, numerischen bzw. statistischen Modellen. Es existiert eine Vielzahl an Anwendungsmöglichkeiten und Systematisierungsvorschlägen. Dabei wird u.a. zwischen deterministischer und stochastischer Simulation unterschieden. Wie der Name schon sagt, werden bei der deterministischen Simulation Probleme analysiert und gelöst, bei denen alle Inputdaten bekannt sind. Beispiele hierfür sind deterministische Lagerhaltungsabläufe oder Tourenplanungsprobleme. Bei der stochastischen Simulation (in der Literatur als Monte Carlo Simulation bezeichnet) werden dagegenProbleme analysiert, die von zufälligen Einflüssen abhängen. Als Beispiel können Wartungs- und Instandhaltungs-, Warteschlangen-, Lagerhaltungs- und Reihenfolgeprobleme genannt werden. Diese Arbeit beschäftigt sich im Folgenden genauer mit der Monte Carlo Simulation. Es wird erklärt, was darunter zu verstehen ist und welche Instrumente für die Anwendung benötigt werden. Außerdem soll anhand eines Beispiels der Stellenwert verdeutlicht werden.

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