Die vorliegende Arbeit richtet sich an Ingenieure und Wissenschaftler im Bereich der Forschung und Entwicklung solarthermischer Turmkraftwerke. Nach einem langen experimentellen Stadium zeichnet sich bei dieser solaren Kraftwerkstechnologie durch eine Vielzahl geplanter und im Bau befindlicher Projekte nun allmählich der Eintritt in das kommerzielle Stadium ab. Von besonderer Bedeutung sind in diesem Zusammenhang die Gestehungskosten eines solarthermischen Turmkraftwerks, die maßgeblich durch die Betriebsweise des Heliostatfeldes beeinflusst werden. Um im kommerziellen Betrieb eine effiziente Nutzung des Heliostatfeldes und damit einen hohen Gesamtwirkungsgrad zu gewährleisten, ist eine optimale Zielpunktstrategie erforderlich. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur rechnergestützten Optimierung von Zielpunktstrategien. Voraussetzung für die Optimierung ist die realistische Bewertung einer gegebenen Zielpunktkonfiguration. In einem ersten Schritt wird zu diesem Zweck zunächst ein effizientes Strahlverfolgungsmodell zur hochgenauen und schnellen Berechnung der Strahlungsflussdichteverteilung in Heliostatfeldem entwickelt, das durch einen direkten Vergleich mit gemessenen Verteilungen validiert wird. Durch Kopplung des Strahlverfolgungsmodells mit dem physikalischen Modell eines Receivers wird eine beliebige Modellgröße des Receivermodells als Zielgröße für eine Optimierung in Abhängigkeit der Zielpunkte eines Heliostatfeldes festgelegt. Hierauf aufbauend wird in einem zweiten Schritt ein Verfahren zur globalen Optimierung von Zielpunktkonfigurationen entwickelt. Durch die Vorgabe einer endlichen Zahl fester Zielpunkte, wird das vorliegende Optimierungsproblem als kombinatorisches Problem formuliert. Zwar ist aufgrund der Problemkomplexität eine exakte Lösung des Problems üblicherweise nicht darstellbar, jedoch wird so der Einsatz kombinatorischer Verfahren für die globale Optimierung ermöglicht. Für die Zielpunktoptimierung wird hier die Ant Colony Optimization-Metaheuristik gewählt und entsprechend angepasst. Anhand zweier ausgewählter Beispiele wird die grundsätzliche Eignung des Verfahrens für den Zweck der Zielpunktoptimierung unter Beweis gestellt, und der Einfluss der Optimierungsparameter auf den Verlauf der Optimierung untersucht.