Mehrheitsbildung in der Kombinatorischen Optimierung In der Kombinatorischen Optimierung geht man von einer Problemstellung des folgenden Typs aus: Gegeben sei eine endliche Menge V sowie eine Abbildung f: V >R. Gesucht ist ein Element von V mit größtem f Wert. Ist das Problem schwierig etwa NP vollständig ist man gezwungen Algorithmen zur exakten Lösung des Problems durch Heuristiken zur Bestimmung einer oder mehrerer suboptimaler Lösungen zu ersetzen. Statt der unabhängigen Ermittlung von k solchen Lösungen bietet sich die Alternative an nur L=k 1 suboptimale Lösungen v1 vL in V unabhängig zu bestimmen und diese in die Ermittlung einer (L+1) ten suboptimalen Lösung v(L+1) aus V miteinzubeziehen. Im Fall V={0 1}n und L ungerade besteht eine Möglichkeit hierfür darin einen Konsens aus v1 vL mit vj = (v_1j v_2j v_nj) für j=1 L im folgenden Sinne zu bilden: In der i ten Komponente (i=1 n) eines neuen Vektors v aus V wird der mehrheitlich vorkommende Eintrag aus v_i1 v_i2 v_iL übernommen (Mehrheitsbildung). Die Erwartung ist dass die Heuristik bei Eingabe von v zu einer suboptimalen Lösung v(L+1) führt die besser als v1 vL ist. Im Rahmen der Dissertation werden experimentelle Ergebnisse bei verschiedenen Optimierungsproblemen mit Lösungsraum {0 1}n vorgestellt. Mehrheitsbildung wird sowohl einstufig als auch wiederholt zur Rekombination in Genetischen Algorithmen untersucht. Ferner werden randomisierte Varianten der Mehrheitsbildung diskutiert. Bei Max SAT Problemen Dynamischen Optimierungsproblemen Ising Spinglas Problemen und Shiftregister Problemen lässt sich beobachten dass die verwendeten Heuristiken besonders bei großen Problemparametern von einem Einsatz der Mehrheitsbildung profitieren. Über die randomisierten Mehrheitsbildungen im {0 1}n hinaus wird eine spezielle Konsensbildung bei Scheduling Problemen behandelt nämlich die Mittelwertbildung der Anfangszeiten von Tasks. Auch bei dieser Art der Konsensbildung treten ähnliche Effekte wie bei der Mehrheitsbildung im {0 1}n auf.