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Die Steigerung ihrer Ressourceneffizienz ist heute für viele Unternehmen des produzierenden Gewerbes sowohl aus Gründen des Umweltschutzes als auch zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit ein wichtiges Anliegen. Als ein in vielfältiger Hinsicht geeignetes Planungsinstrument für das industrielle Energie- und Stoffstrommanagement hat sich in den letzten Jahren die in den 1990er Jahren entwickelte Methode der Stoffstromnetze erwiesen. Ihr Manko besteht hauptsächlich darin, dass bislang keine automatische Suche nach Systemkonfigurationen mit optimalem Ressourcenverbrauch möglich ist. Gängige Optimierungsmethoden des Operations Research wie die mathematische Programmierung sind hierfür prinzipiell geeignet. Aufgrund ihres hohen Abstraktionsniveaus lassen sie sich jedoch nur schwer in betriebliche Planungsprozesse, insbesondere in mittelständischen Unternehmen, einbinden. Daher wird in dieser Arbeit eine neuartige Methode für die Optimalplanung industrieller Produktionssysteme entwickelt, die die Vorteile der Stoffstromnetze mit denen der Parameteroptimierung verbindet: die stoffstromnetzbasierte Optimalplanung. Als formale Schnittstelle zwischen Stoffstromanalyse und Operations Research wird durch die Einbettung eines Stoffstromnetzes in ein Parameteroptimierungsproblem das stoffstromnetzbasierte Optimierungsproblem (SSNOP) definiert. Dabei wird deutlich, dass aus der methodischen Integration nur dann ein sinnvolles Planungswerkzeug resultiert, wenn auch die jeweiligen Modellierungsparadigmen von Stoffstromanalyse und Optimalplanung miteinander verschmolzen werden. Das SSNOP ermöglicht daher nicht nur die angestrebte Erweiterung des Stoffstrommanagements um den Aspekt der automatischen Systemoptimierung. Es induziert darüber hinaus einen Perspektivwechsel von der traditionell eher beschreibenden zu einer entscheidungsorientierten Stoffstromanalyse. Nur durch die systematische Berücksichtigung der Freiheitsgrade eines Produktionssystems in Form von vorhandenen oder potenziellen Handlungs- und Gestaltungsspielräumen entstehen Stoffstrommodelle, die gleichzeitig als Optimierungsmodelle einsetzbar sind. Weiterhin werden in dieser Arbeit konkrete Lösungsansätze für das SSNOP untersucht. In Abhängigkeit von den Eigenschaften des eingebetteten Stoffstromnetzes gibt es zwei Möglichkeiten für die Optimierung: Einerseits die algebraische Reformulierung als mathematisches Programm, welches anschließend mit analytischen Optimierungsalgorithmen gelöst werden kann, andererseits die Anwendung direkter Suchalgorithmen im Rahmen einer simulationsbasierten Optimierung. Weiterhin wird ein Optimierungsmodul für eine stoffstromnetzbasierte Stoffstromanalysesoftware konzipiert, welches beide Lösungsansätze integriert. Mittels numerischer Experimente wird schließlich die Eignung verschiedener direkter Optimierungsalgorithmen zur Lösung des SSNOP untersucht.