Monte-Carlo-Simulation: Operations Research einfach erklärt

Eine Monte-Carlo-Simulation ist ein mathematisches Verfahren, das Zufallszahlen verwendet, um komplexe Probleme zu lösen oder Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Sie wird in der Wirtschaft häufig zur Risikoanalyse, Portfoliooptimierung und Prognose unsicherer Ereignisse eingesetzt.

Genetische Algorithmen sind Optimierungsverfahren, die das Prinzip der natürlichen Evolution nachahmen. Sie erzeugen eine Population von Lösungskandidaten, bewerten deren Fitness und entwickeln durch Selektion, Kreuzung und Mutation immer bessere Lösungen über mehrere Generationen hinweg.

Monte-Carlo-Simulationen können auch sehr komplexe Systeme mit vielen Variablen und Unsicherheiten modellieren, für die keine analytischen Lösungen existieren. Sie liefern intuitive Ergebnisse in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ermöglichen die Analyse von Extremszenarien.

Genetische Algorithmen finden Anwendung in der Produktionsplanung, Tourenoptimierung, Personalplanung und Supply Chain Management. Sie eignen sich besonders gut für komplexe Optimierungsprobleme mit vielen Nebenbedingungen, wo traditionelle Verfahren an ihre Grenzen stoßen.

Für Monte-Carlo-Simulationen sind Excel mit Add-Ins wie @RISK, MATLAB oder R weit verbreitet. Genetische Algorithmen lassen sich gut in Python mit Bibliotheken wie DEAP oder in spezieller Software wie MATLAB's Global Optimization Toolbox implementieren.