Standart karar ağacı yaklaşımının ana amacı ilgilenilen performans ölçütüne ilişkin beklenen değerin hesaplanmasıdır. Ancak gerçek hayat problemlerinde, belirsizlik faktörleri arttıkça karar problemi çok daha karmaşık bir hale gelmektedir. Böyle durumlarda karar analizinin, standart karar ağacı yaklaşımıyla yapılması kullanışlı değildir. Bu zorluğu yenmek için kullanılan yöntemlerden biri Monte Carlo benzetimidir. Bu çalışmada, karmaşık bir karar problemi için Monte Carlo benzetim modeli kurulmuş ve istatistiksel analiz yapılarak en uygun karar belirlenmiştir.

The ultimate goal of the standard decision tree approach is to calculate the expected value of a selected performance measure. In the real-world situations, the decision problems become very complex as the uncertainty factors increase. In such cases, decision analysis using standard decision tree approach is not useful. One way of overcoming this difficulty is the Monte Carlo simulation. In this study, a Monte Carlo simulation model is developed for a complex problem and statistical analysis is performed to make the best decision.