Benzetimin modern anlamda kullanımı, 1940 yılı sonlarında John Von Neumann ve Stanislaw Ulam’ın çalışmalarına Monte Carlo Benzetimi adını vermeleri ile başlamıştır. 1950’li yıllara gelindiğinde, iş bilgisayarlarının gelişimi ve işletme yönetiminde kullanımı ile benzetim bir yönetim aracı olarak gelişim göstermiştir.

Yönlü olmayan bağlantı: İki bağlı düğümden akışın her iki yönde olduğunu gösteren bağlantı biçimidir.

Benzetim yöntemi, hem analiz hem de tasarım aracıdır. Bu yöntem; hem mevcut sistemdeki olası değişikliklerin sistem üzerindeki etkisini belirlemek için bir analiz aracı hem de değişen koşullar altında yeni oluşturulacak bir sistemin performansını belirlemek için bir tasarım aracı olarak kullanılabilir.

Tam bilgi durumunda beklenen karı bulmak için her doğal durum için en iyi değer alınarak olasılıklarla çarpılıp toplanır.

Tam bilgi durumunda beklenen kar=750*0,25+460*0,75=532,5

Risk ortamında beklenen değer ise bilinen beklenen değer ölçütüne göre yapılan hesaplama sonucunda bulunan değerler içinden en iyi olanıdır.

Birinci alternatif=750*0,25+200*0,75=337,5

İkinci alternatif=620*0,25+380*0,75=440

Üçüncü alternatif=150*0,25+460*0,75=382,5

Dördüncü alternatif=515*0,25+365*0,75=402,5

Sonrasında bu değerler arasından en büyüğü alınır. Mak(337.5,440,382.5,402.5)=440

Tam bilginin beklenen değeri=532.5-440=92.5 birim

Yatırım uzmanının istediği 100 birim ücret yüksek olduğundan işletme yöneticisi ek bilgi almamalıdır.

Tam bilgi durumunda beklenen kar=50x0.5+4x0.5=27.

Tam bilginin beklenen değerinin hesaplanması iki aşamadan oluşur. İlk aşamada ek bilgi öncesindeki olasılıklara göre hesaplanan, en iyi seçeneğin beklenen kâr değeri belirlenir. Bu değer risk ortamında beklenen kâr olarak ifade edilir. 

Karar verme sürecinde doğal durumlar hakkında elde edilen bilginin tam olması durumuna belirlilik adı verilmektedir.

Modellerin,
• Düşünceye yardım etme,
• Haberleşmeye yardımcı olma,
• Eğitime hizmet etme,
• Tahmin etme,
• Denemelere yardımcı olma
gibi fonksiyonları bulunmaktadır (Erkut, 1992, s.1)

Doğrusal ve doğrusal olmayan programlama modelleri arasındaki temel farklılıklar aşağıdaki gibi özetlenebilir:
• 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. Doğrusal olmayan programlama modelleri için
amaç ve kısıt fonksiyonlarının matematiksel formuna göre geliştirilmiş algoritmalar bulunmakla birlikte, analitik yöntemlerle çözülemeyen doğrusal olmayan modeller için yaklaşık çözüm teknikleri kullanılmaktadır.

Tanımda anlamı verilen ifade benzetimdir. Doğru cevap B'dir.

Tabloda yer alan doğal durumlar incelendiğinde en büyük olasılık değerinin 0.45’e eşit olduğu ve bu olasılığın Y doğal durumuna ilişkin olduğu görülmektedir. Buna göre diğer doğal durumlar göz ardı edilerek, Y doğal durumunda en yüksek kazanca karşılık gelen değerin 6200 olduğu ve dolayısıyla en iyi kararın da Alternatif 2’yi uygulamak olduğu kolayca görülebilecektir.

Geleceğe ilişkin tam bilgiye sahip olmak, gelecekte karar problemimizi etkiyecek doğal durum sayısının tek olması, diğer bir ifadeyle doğal durumun olasılık değerinin 1’e eşit olması anlamını taşır.

Statik modeller genellikle istatistiksel sonuç türetebilmek için sistemden tesadüfi örneklemlerin çekilmesini sağlarlar ve bu nedenle Monte carlo benzetimi olarak da adlandırılırlar. Monte carlo benzetimi özel bir denemede yada benzetim çalışmasında stokastik özellik gösteren değişkenlerin olasılık dağılımından rastgele sayılar seçme tekniğidir. Olasılıklı ve analitik yöntemlerle çözebilme olasılığının düşük olduğu problemleri çözmede Monte carlo benzetiminden yararlanılır.

Fayda maliyet yaklaşımı açısından, benzetim yöntemininin yol açtığı maliyet, elde edilecek faydadan düşük olduğunda yöntemin kullanımı önerilmektedir. Doğru cevap E'dir.

Stratejik kararlar; çok karmaşık yapıda, belirsizlik ortamında verilen, sonucuna ilişkin etkilerin uzun zaman diliminde ortaya çıktığı kararlardır. Bu kararlar işletmelerde üst düzey yöneticilerin yetki alanında yer alan, işletmenin varlığı ve devamlılığı üzerinde etkili kararlardır. Bu tür kararlara örnek olarak bir işletmenin yeni bir ürünü piyasaya sürme kararı, üretimde yeni bir teknolojiyi kullanma kararı verilebilir. Doğru cevap A 'dır.

İki düğümü birbirine bağlayan, birbirinden ayrı bir dizi bağlantıdan oluşan yapıya yol
(yörünge) adı verilir. İki düğüm arasında bir yol söz konusu ise bu iki düğüm birbirine
bağlı sayılır. Doğru yanıt D şıkkıdır.

Transpozesi kendisine eşit olan matrise simetrik matris denir.

Bitiş Düğümü karar ağacında kısa düşey çizgi ile gösterilir. Bitiş noktasını varış düğümü olarak kabul eden dal için nihai sonucu belirtir. Problemin karar veya maliyet yapılı olmasına göre bu nokta üzerinde toplam kâr veya maliyet gösterilir. Karar ya da şans dalından sonra bir bitiş düğümü varsa, bitiş düğümüne bağlanan dal, aynı zamanda bir bitiş dalı olur. Doğru cevap C'dir.

Geleceğe ilişkin tam bilgiye sahip olmak, gelecekte karar problemimizi etkiyecek doğal durum sayısının tek olması, diğer bir ifadeyle doğal durumun olasılık değerinin 1’e eşit olması anlamını taşır.