Diese Arbeit untersucht die systematische Analyse und das Balancing vergleichsbasierter Würfelkampfmechaniken am Beispiel eines an das Brettspiel „Risiko“ angelehnten Kampfsystems. Während für die klassische Risiko-Mechanik exakte analytische Lösungen existieren, stoßen diese Verfahren bei erweiterten, heterogenen Einheitenstrukturen und zusätzlichen Würfeleffekten an Skalierungsgrenzen. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines modularen Monte-Carlo-Frameworks, das sowohl homogene als auch asymmetrische Einheitenkonfigurationen modellieren und quantitativ bewerten kann.

Die Implementierung wird zweistufig validiert: zunächst durch den Abgleich der Wahrscheinlichkeiten einzelner Kampfrunden mit exakt berechneten Referenzwerten, anschließend durch die Reproduktion bekannter Gewinnwahrscheinlichkeiten vollständiger Gefechte. Die Ergebnisse bestätigen die methodische Korrektheit und statistische Stabilität des Simulationsansatzes.

Auf dieser Grundlage wird ein strukturiertes Bewertungsmodell eingeführt, das szenariospezifische Abweichungsmaße, Extremwertkontrolle und Toleranzbandkriterien kombiniert. Die exemplarische Anwendung auf eine Fraktion mit mehreren Varianten zeigt, dass strukturelle Unterschiede systematisch identifizierbar sind und homogene sowie heterogene Szenarien komplementäre Bewertungsdimensionen liefern.

Die Arbeit demonstriert, dass Monte-Carlo-Simulationen eine belastbare und erweiterbare Grundlage für datenbasiertes Fraktionsbalancing in komplexen, vergleichsbasierten Würfelmechaniken darstellen.