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Operations Research befasst sich mit der mathematischen Analyse technisch-wirtschaft- licher Probleme und Systeme. Man hat es dabei immer mit mehr oder weniger ausge- praegten Unsicherheiten und Ungewissheiten zu tun. Oft kann man die Unsicherheiten vernachlaessigen und mit Schaetzungen, mittleren oder erwarteten Werten arbeiten. Es gibt jedoch Probleme, deren Wesen gerade durch den Zufall bestimmt ist. Man wuerde den Kern des Problems nicht treffen, wollte man versuchen, den Zufallsfaktor zu eli- minieren. In solchen Faellen muss das Problem mit wahrscheinlichkeitstheoretischen oder stochastischen Methoden angepackt werden. Man hat es dabei fast immer mit dynamischen, zeitlichen Ablaeufen zu tun. Die Pro- bleme fallen daher in das Gebiet der stochastischen Prozesse. Die grundlegenden Instru- mente zur Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research bilden die Erneuerungstheorie und die Theorie der Markoff-Ketten (Kapitel 2 und 3). Wichtige Anwendungen davon treten bei den Warteschlangensystemen (Kapitel4) und der dyna- mischen Optimierung (Kapitel 5) auf. Von vorrangiger, praktischer Bedeutung ist die numerische Behandlung der stochastischen Probleme des Operations Research. Hierflir legen die Simulations-und Monte-Cario-Methoden (Kapitel 6) weitreichende Ansaetze bereit. Es wird hier keinesfalls eine umfassende, vollstaendige Darstellung der einzelnen Gebiete angestrebt. Im Vordergrund steht vielmehr eine Einfuehrung in die wichtigsten, ftir die jeweiligen Problemkreise charakteristischen Gedankengaenge. Selbstverstaendlich beruhen die dargestellten stochastischen Methoden auf der allgemeinen Wahrscheinlichkeits- theorie. Daher ist im Kapitell eine knapp gehaltene Einfuehrung in die Wahrscheinlich- keitstheorie vorangestellt, die derenwesentlichsten Ergebnisse enthaelt, wobei zum groessten Teil auf die Beweise verzichtet wurde. Der Leser, der mit der Wahrscheinlich- keitstheorie vertraut ist, kann dieses Kapitel ueberspringen.