Benzetim, gerçek bir sürecin ya da sistemin zaman içerisindeki işleyişini çeşitli kısıtlar
altında değerlendirmek ve farklı şartlar altında sistemin davranışını anlamak için sistemin
modelini oluşturmak ve bu model üzerinde deney yapma süreci olarak tanımlanabilir.

EVSI= Örneklem bilgisinden elde edilen kâr – Örneklem bilgisi olmadan elde edilen kâr
Örneklem bilgisinden elde edilen kâr= EVSI+ Örneklem bilgisi olmadan elde edilen kâr Örneklem bilgisinden elde edilen kâr =0,34+0,55
Örneklem bilgisinden elde edilen kâr =0,89 birimdir.

Belirsizliğin azaltılması için elde edilen ek bilgi değerleri ve var olan bilgilere göre karar verme problemindeki seçeneklerin beklenen kâr değerleri tam bilgi olduğunda beklenen kâr olarak ifade edilir.

Örneklem bilgisi, başlangıçta mevcut olan bilgilerin daha sağlıklı, daha gerçekçi bilgilere dönüşmesine katkı sağlar. Bu katkı, başlangıçta mevcut olan doğal durum olasılıklarının yeniden hesaplanmasıyla, diğer bir ifadeyle Bayes teoreminden yararlanılarak gerçekleştirilir.

İki değişkenli f fonksiyonunun gradyan vektörünü bulabilmek için fonksiyonun x ve y
değişkenlerine göre birinci dereceden kısmi türevlerine ihtiyacımız vardır.

Yönlü bağlantılardan oluşan çizge, yönlü çizge adını alır. 

Bir sistemin ya da bir sürecin yapısının anlaşılabilirliğini arttırmak, davranışlarını kontrol etmek ve gelecek davranışlarını tahmin etmek amacıyla oluşturulan sistemin ya da sürecin basitleştirilmiş temsiline model denir. Modelin amacı, karar vericilere sistemi, sistemin alt sistemlerini ve bunlar arasındaki ilişkileri, sistemin çalışma prensiplerini anlama konusunda yardımcı olmaktır. Modellerin, düşünceye yardım etme, haberleşmeye yardımcı olma, eğitime hizmet etme, tahmin etme, denemelere yardımcı olma gibi fonksiyonları bulunmaktadır.

Belirli bir zaman periyodundan diğerine sistemin durumu hakkında bilgi veren değişkenlere bütünleşik çıktı değişkenleri denilmektedir. Bu nedenle doğru cevap C'dir.

Bayes formülünün hesaplanmasında koşullu olasılıklardan yararlanılır. Koşullu olasılıklar; bağımlı olaylardan birinin meydana geldiği bilindiğinde, ona bağlı olarak diğerinin meydana gelme olasılığı olarak tanımlanabilir. Doğru cevap D'dir.

Soruda tanımı verilen ifade sistemdir. Doğru cevap D'dir.

Öncelikle risk durumunda beklenen getirilerin hesaplanması gerekir. Birinci hisse senedi için beklenen getiri 0.40x20+0.60x60=44 TL, ikinci hisse senedi için beklenen getiri 0.40x30+0.6x50=42 TL. Buna göre risk durumunda birinci hisse senedi seçilecek ve 44 TL kazanç elde edilecektir. Tam bilgi durumunda beklenen kar ise 0.4x30+0.6x60=48 TL olacaktır. Sonuç olarak, tam bilginin beklenen değeri 48-44=4 TL’dir.

Öncüllerin hepsinde benzetimin aşamaları yer almaktadır.

n x n boyutlu bir kare matriste son (n – k) satır ile son (n – k) sütun silindiğinde elde edilen k x k boyutlu matrisin determinantına matrisin k’ıncı başta gelen asal minörü denir.

Düğüm dışına akışın söz konusu olduğu yani düğüm dışına akışın düğüm içine akıştan fazla olduğu düğüme kaynak yada tedarik düğümü denilmektedir.

Bir çizge üzerinde, başlangıç noktasından bitiş noktasına malzeme taşıma önemli bir problemdir. En yüksek akış problemleri bütün akışın çıkış yaptığı “Kaynak” olarak isimlendirilen düğümden, akışın ulaştırıldığı “Bitim” olarak isimlendirilen düğüme malzemenin (su, petrol, gaz, veri, elektrik, mamül vb.) aktarılmasına ilişkindir.

Belirli bir müşteri portföyü olan ve her ayki talepleri belirli olan bir işletmenin maliyet yapılı karar problemine göre seçeneklerden en düşük değere sahip olanı en iyi karar olarak belirlenebilir.

Tam Bilginin Beklenen Değeri=(Tam bilgi durumunda beklenen kâr)-(Risk ortamında beklenen kâr) olarak ifade edilir.

Deneysel tasarımda, modelin, gerçek sistemi belli düzeyde bir güvenirlikte yansıttığına karar verildikten sonra, sıra denenecek alternatif senaryoların belirlenmesine gelir. Bu aşamada deney sayısı, modeli çalıştırma süresi ve deneyin tekrarlanma sayısı belirlenmelidir.

Gerçek yaşam problemlerinde işletmeler daha çok, belirsizlik ve risk ortamlarında karar verirler. Bununla birlikte işletmeler tam bilgiye sahip olmak için çeşitli araştırmalar yaparak ek bilgi elde etme çabasına girebilirler. 

Daha önce de ifade edildiği gibi iki tür model arasındaki en temel fark, doğrusal modelde amaç ve kısıt fonksiyonlarının tamamı doğrusal fonksiyonlar iken, doğrusal olmayan modellerde amaç veya kısıt fonksiyonlarından en az biri doğrusal olmayan bir fonksiyon formundadır. 

Doğrusal bir modelde en iyi çözüm daima uygun çözüm bölgesinin uç noktası olurken, bu durum doğrusal olmayan modeller için geçerli değildir. Bazı doğrusal olmayan modellerin en iyi çözümü, uygun çözüm bölgesinin içinde yer alan bir iç noktadır. 

Doğrusal olmayan programlama modellerinin kurulumu genellikle doğrusal programlama modellerinin kurulumuna göre daha zordur. Çoğunlukla, doğrusal olmayan modellerde amaç veya kısıt fonksiyonlarının matematiksel şekli bilinmez. Bu durumda modelin kurulabilmesi için eldeki veriye en uygun fonksiyon formunun belirlenmesi gerekebilir. 

Doğrusal programlama modeli için en iyi çözümü bulmada kullanılacak birden çok algoritma bulunmaktadır.