Grosse Rechenzentren bieten Computerleistung uber Telefonnetz und Terminal. Hersteller bieten ,,Mini" -Computersysteme , die eben soviel leisten, wie vor wenigen Jahren grosse Rechenanlagen. Be triebssysteme sind vielseitiger und gleichzeitig einfacher in der Be dienung geworden. Problemorientierte Programmiersprachen und ganze Programmpakete erleichtern die Loesung fachbezogener Pro bleme in zahlreichen Gebieten. Dies alles hat dazu gefiihrt, dass die Benutzung von Computerleistung nicht mehr einigen Computerspe zialisten vorbehalten bleibt. Vielen Ingenieuren ist heute der Com puter als Hilfsmittel zur Erfullung ihrer Aufgaben ein ebenso alltag liches Werkzeug geworden, wie es fruher der Rechenschieber war. Manchem Ingenieur oder Naturwissenschaftler fehlen jedoch die notwendigen Kenntnisse und Erfahrungen fur eine computerge rechte Loesung seiner Probleme. Der Besuch eines FORTRAN-Kur ses allein bietet hierzu keine genugende Grundlage mehr. Seit 1974 bietet deshalb das Schweizer Kapitel der Association for Computing Machinery (ACM) mit einer Reihe von Kursen und Seminaren den in der Industrie tatigen Ingenieuren die Moeglichkeit, ihre Kenntnisse in Informatik zu erweitern. Das vorliegende Werk ist aus dieser Reihe entstanden. Es wendet sich gleichermassen an Studenten von Hochschulen und Ingenieurschulen und an praktizie rende Ingenieure. Es setzt eine gewisse Programmiererfahrung vor aus: die Autoren erwarten vom Leser die Kenntnis einer Program miersprache. Das Buch ist keine Enzyklopadie, eine umfassende Behandlung des Fachgebietes Informatik ist in diesem Rahmen nicht moeglich. Die Autoren haben sich zum Ziel gesetzt, dem Leser eine Auswahl von - nach ihrem Ermessen - fur den angesprochenen Leserkreis wichtigen Themen zu bieten. Ich danke den Autoren fur die ausgezeichnete Zusammenarbeit.

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.

Der betriebliche Alltag wirft immer wieder Fragen auf, denen ein Merkmal gemein ist: sie mussen gelOst werden. Die Unterteilung in die zwei Hauptkate- gorien: lOsbare und unlosbare Probleme findet eigentlich erst dort statt, wo der Theoretiker sich mit der Erstellung von streng wissenschaftlichen Hilfs- mitteln wie beispielsweise mathematischen Modellen der Systembeziehungen befasst. Hier tut sich die Kluft auf zwischen der zielstrebigen, sachbezogenen Auffassung des Mannes, den wir als Praktiker bezeichnen, und derjenigen seines Gegenparts, der -zwar nicht minder einsatzfreudig - von Kompromis- sen in der Handhabung seiner Methoden nur ungern hort. Oft gelingt eine Ueberbruckung dieser Kluft, wenn namlich die Natur der Fragestellungen mit beiden Denkrichtungen vertraglich ist. Dann liegen ideale Verhaltnisse vor, die im Bereiche des Operations Research zu den klassischen Verfahren fUhren. Es ware jedoch falsch verstandene Philosophie des Operations Research, wollte man sich bei der Anwendung numerischer Methoden lediglich auf jene FaIle beschranken, wo aIle Voraussetzungen fUr einen mathematischen Spaziergang bestehen. Vielmehr muss es Aufgabe dieser noch jungen Disziplin sein, auch dort, wo die Gegebenheiten sich nicht so parademassig prasentieren, bei der sauberen Erarbeitung der gesuchten Losung einen Beitrag zu leisten. Hier er- offnet sich das in letzter Zeit immer starker beachtete Gebiet der heuristischen Methoden, die trotz ihrer im Vergleich zu strengeren Verfahren geringeren Eleganz gewisser faszinierender Eigenschaften nicht entbehren.