Der Aufbau von Simulationsmodellen und die Durchführung von Experimenten auf Rechenautomaten ist heute eine weit verbrei- tete Technik. Diese erlaubt es, Problemstellungen, die wegen ihrer Komplexität oder aus anderen Gründen einer analytischen Behandlung nicht zugänglich sind, zu bearbeiten. Damit ist die SimulaUon oft die einzige Möglichkeit bestimmte Probleme zu lösen. 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 stützen 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 häufig die stat.isti- schen Anforderungen bei der Auslegung der Experimente ver- nachlässigt. Erst eine ausgewogene Modellbildung, gefolgt von einer geeigneten Implementation auf dem Computer, und eine Experimentplanung unter Beachtung der statistischen-Erfor- dernisse, können schliesslich zu aussagekräftigen Resultaten führen. Der vorliegende Hochschultext - ursprünglich Kursunterlage zu einern Kurs über Simulationstechnik der Schweizerischen Vereinigung für Operations Research (SVOR) - trägt diesem Zusammenwirken Rechnung. In jedem der drei Hauptteile wird einer der erwähnten 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.