Medya sektörünün her geçen gün büyümesi, medya planlama probleminin gittikçe daha zor ve karmaşık niteliğe sahip olmasına yol açmaktadır. Özellikle rekabetin çok yoğun olduğu görsel ve yazılı medya sektöründe izleyici ve okuyucu sayıları sürekli olarak değişkenlik göstermektedir. Bu çalışmada belirsizliğin var olduğu koşullarda bütçenin en etkin şekilde kullanılarak hedef kitleye mümkün olduğunca çok sayıda ulaşabilecek hipotetik bir medya planlama problemi tanımlanmış ve çözülmüştür. Söz konusu çalışma daha önce medya planlama problemini genellikle doğrusal tamsayılı veya doğrusal hedef programlama tekniklerini kullanarak çözen modellere alternatif olarak, izleyici ve okuyucu sayılarının değişkenlik gösterdiği belirsizlik faktörünü de dikkate almaktadır. Oluşturulan model Monte Carlo simülasyonu temellidir. Problem, yeni bir optimizasyon aracı olan ve genetik algoritma ile Monte Carlo simulasyonunu birleştirerek belirsizlik içeren karar problemlerine optimum çözüm üreten “RISKOptimizer” aracı ile çözülmüş, elde edilen sonuçlar doğrusal tamsayılı modelin ürettiği sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. RISKOptimizer ile elde edilen sonuçların, doğrusal tamsayılı model ile elde edilen sonuçlara göre daha etkin olduğu görülmüştür.
