Das Schleifen wendelförmiger Nuten stellt eine der anspruchsvollsten Operationen beim Werkzeugschleifen dar. Der hohe Schwierigkeitsgrad besteht in den komplizierten Bewegungen zwischen der Schleifscheibe und dem Werkstück. Das Profil der wendelförmigen Nut ist durch die systematisch erzeugten Hinterschnitte gestaltet. Für die gezielte Gestaltung von Hinterschnitten müssen die Bewegungen der Schleifscheibe mit bestimmten geometrischen Stellgrößen gesteuert werden. Um die Bahnkurven von der Schleifscheibe effektiv planen zu können, ist eine Anwendung von spezifischen Algorithmen und Rechentechnik erforderlich.In dieser Arbeit ist ein System für die automatische Suche nach passenden geometrischen Stellgrößen des Nutenschleifprozesses entworfen worden. Für die Suche wurden zwei populationsbasierte Metaheuristiken, und zwar ein genetischer Algorithmus und Particle Swarm Optimierung, angewendet. Für die Optimierung mithilfe von beiden Metaheuristiken ist eine Bewertungsfunktion, die die Qualität von einzelnen vorgeschlagenen Lösungen beurteilt, erforderlich. Daher ist ein Algorithmus, der die 2D-Simulation des Materialabtrags für die Bewertung von Abweichungen zwischen dem erreichten und benötigten Nutenprofil verwendet, entwickelt worden.Da die Algorithmen des entworfenen Systems relativ komplex sind, wurde die Überprüfung in mehrere Schritte geteilt. Im ersten Schritt wurden die verschiedenen Hilfsalgorithmen während Herstellung der wendelförmigen Nuten eines Bohrers überprüft. In der zweiten Phase wurden beide Metaheuristiken mittels ausgewählter Testfunktionen geprüft. Die überprüften Optimierungsalgorithmen wurden schließlich bei der Suche nach Kombinationen von geometrischen Stellgrößen für reale Nutenprofile getestet.Durch die Überprüfung des entworfenen Systems ist gezeigt worden, dass die Algorithmen für die automatische Suche nach geometrischen Stellgrößen des Nutenschleifens als eine Ergänzung zu den marktüblichen Programmierungssystemen angewendet werden können. In bestimmten Fällen können durch die Anwendung der entworfenen Algorithmen auch die Kosten reduziert werden.