Question 1

Was ist eine Monte-Carlo-Simulation und wofür wird sie verwendet?

Accepted Answer

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.

Question 2

Wie funktionieren Genetische Algorithmen grundsätzlich?

Accepted Answer

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.

Question 3

Welche Vorteile bietet die Monte-Carlo-Simulation gegenüber analytischen Methoden?

Accepted Answer

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.

Question 4

In welchen betriebswirtschaftlichen Bereichen werden Genetische Algorithmen eingesetzt?

Accepted Answer

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.

Question 5

Welche Software-Tools eignen sich für Monte-Carlo-Simulationen und Genetische Algorithmen?

Accepted Answer

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.

Monte-Carlo-Simulation: Operations Research einfach erklärt

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