Der Aufbau von Simulationsmodellen und die Durchfuhrung von Experimenten auf Rechenautomaten ist heute eine weit verbrei- tete Technik. Diese erlaubt es, Problemstellungen, die wegen ihrer Komplexitat oder aus anderen Grunden einer analytischen Behandlung nicht zuganglich sind, zu bearbeiten. Damit ist die SimulaUon oft die einzige Moeglichkeit bestimmte Probleme zu loesen. Ausserdem zeichnet sich die Simulation durch die Einfachheit ihrer Anwendung aus. Dies hat allerdings oft zur Folge, dass man sich ihrer manchmal auch nur bedient, weil man generell analytische Verfahren scheut oder speziell nume- rische Probleme umgehen will. Erfolgreiche Simulationsuntersuchungen stutzen sich in der Regel auf drei Pfeilern ab: Modellbildung, statistische Grund- lagen, Modellimplementation auf dem Computer. Allzuoft sieht man leider, dass nicht allen drei Gebieten die gleiche Auf- merksamkeit geschenkt wird. So werden haufig die stat.isti- schen Anforderungen bei der Auslegung der Experimente ver- nachlassigt. Erst eine ausgewogene Modellbildung, gefolgt von einer geeigneten Implementation auf dem Computer, und eine Experimentplanung unter Beachtung der statistischen-Erfor- dernisse, koennen schliesslich zu aussagekraftigen Resultaten fuhren. Der vorliegende Hochschultext - ursprunglich Kursunterlage zu einern Kurs uber Simulationstechnik der Schweizerischen Vereinigung fur Operations Research (SVOR) - tragt diesem Zusammenwirken Rechnung. In jedem der drei Hauptteile wird einer der erwahnten Pfeiler behandelt. IV Im ersten Teil (Zehnder) werden die verschiedenen Aspekte und Vorgehenstechniken bei der Modellbildung dargestellt. Die zahlreichen Beispiele zeigen die unmittelbare Anwendung des Stoffes.
