Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von Variation und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.

1 Einleitung.- 1.1 Gegenstand und Ziele der Arbeit.- 1.2 Aufbau der Arbeit.- 2 Kurzer Abriß relevanter Elemente der Evolutionstheorie.- 3 Evolutionäre Algorithmen (EA).- 3.1 Überblick und historischer Rückblick.- 3.2 Hauptformen Evolutionärer Algorithmen.- 3.3 Das Verhältnis von GA, ES und EP zur Evolutionstheorie, sowie Verfahrensvergleich und Unifizierung.- 4 Anwendungsbeispiele.- 4.1 Überblick.- 4.2 EA für das Quadratische Zuordnungsproblem und die Standortplanung.- 4.3 Evolutionäre Algorithmen für ein stochastisches Lagerhaltungsproblem.- 5 Betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten von Evolutionären Algorithmen.- 5.1 Überblick.- 5.2 Stand der Anwendung.- 5.3 Stärken und Schwächen von EA als Optimierungsverfahren und Rückschlüsse auf betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 5.4 Hybridsysteme und betriebswirtschaftliche Anwendungsmöglichkeiten.- 6 Zusammenfassung.