（1）针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使所求的解恰好是所建模型的概率分布或其某个数字特征；

　　（2）对模型中的随机变量建立抽样方法，在计算机上进行模拟试验，抽取足够的随机数，并对有关的事件进行统计；

　　（3）对模拟试验结果加以分析，给出所求解的估计及其精度（方差）的估计；

　　（4）改进模型以降低估计方差和减少试验费用，提高模拟计算的效率。

　　蒙特卡洛方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前无法计算的问题现在也能够很容易地计算。利用蒙特卡洛随机模拟方法，可以统计出每次输出结果和实际结果的偏差，能够很好地描述模型本身的不确定性，为模型的改进提供了必要的理论依据。在得到参数不确定性的后验分布后，便可以对模型本身的不确定性进行抽样分析，最终描述出系统的不确定性，下面结合工程算例来具体分析研究。