Inhaltlich unver nderte Neuauflage. Optimierungsprobleme treten berall dort auf, wo Probleme beziehungsweise Systeme existieren, welche von einer Vielzahl variabler Gr en abh ngen. Im Allgemeinen ist man daran interessiert, die Variablen so einzustellen, dass ein optimales Verhalten des Systems erreicht wird. Es existieren sehr viele Optimierungsverfahren f r die verschiedensten Anwendungsgebiete. Evolution re Algorithmen (EA) sind stochastische Optimierungsverfahren, welche den Computer und die Prinzipien der nat rlichen Evolution kombinieren und hierdurch einen Evolutionsprozess k nstlich simulieren. EA sind heuristische Verfahren und in der Lage, in beschr nkter Zeit sehr gute L sungen zu finden. In j ngerer Zeit haben sich im Zusammenhang mit EA eine Vielzahl neuer Techniken herausgebildet. Eine viel versprechende neue Methode ist Differential Evolution, welche erstmals 1995 vorgestellt wurde. In dieser Arbeit wird Differential Evolution dargestellt, mit einem anderen Evolution ren Algorithmus verglichen und an Anwendungsbeispielen getestet. Das Buch richtet sich an all diejenigen, welche sich mit Optimierungs-problemen besch ftigen, insbesondere an Ingenieure, Informatiker und Mathematiker.