Selbstorganisierte Einsatzplanung dezentraler Akteure im Smart Grid In verteilten kombinatorischen Optimierungsproblemen existieren üblicherweise Abhängigkeiten zwischen den zugrundeliegenden Entscheidungsvariablen deren Erfüllung im Sinne einer zielführenden Optimierung durch Informationsaustausch koordiniert werden muss. Beispielsweise soll in der prädiktiven fahrplanbasierten Einsatzplanung dezentraler Energiewandlungsanlagen für jede beteiligte Anlage ein Fahrplan bestimmt werden sodass der kombinierte Einsatzplan der Anlagen einen zuvor vereinbarten Wirkleistungsverlauf produziert. Die in dieser Arbeit entwickelte Heuristik COHDA (Combinatorial Optimization Heuristic for Distributed Agents) ist in der Lage eine vollständig verteilte Konsensbildung dezentraler Akteure in einer asynchronen Kommunikationsumgebung durchzuführen. Die Konvergenz und Terminierung des Verfahrens wird formal hergeleitet. Simulationsstudien belegen die Robustheit und Skalierbarkeit des Ansatzes sowie die Einsatzfähigkeit in verschiedenen Smart Grid Planungsszenarien. <dt.> In distributed combinatorial optimization problems the underlying decision variables are usually constrained by interdependencies. For a successful optimization a coordination strategy based on information exchange is thus necessary. An example for such a problem is the day ahead planning of controllable distributed energy units (DEU). Here each DEU has to select its own schedule for the planning horizon in such a way that the schedules of all units jointly match a given global target profile as close as possible. For this purpose the heuristic COHDA (Combinatorial Optimization Heuristic for Distributed Agents) is developed which realizes a completely distributed combinatorial optimization process in an asynchronous communication environment. The correctnes of COHDA with respect to convergence and termination is proven formally. Simulation experiments show the robustness and scalability of the approach as well as its effectiveness in a number of smart grid planning scenarios. <engl.>