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Genetische Algorithmen sind unter gewissen Voraussetzungen in der Lage, auch komplexe Optimierungsprobleme zu behandeln und aus einer sehr großen Zahl von möglichen Lösungen die beste oder zumindest sehr gute im Sinne eines Gütemaßes zu ermitteln. Nach dem Vorbild natürlicher Auslese und Fortpflanzung werden dabei Lösungskandidaten hoher Güte bevorzugt zur Erzeugung neuer Kandidaten verwendet, in der Erwartung, schrittweise zu noch besseren Lösungen zu gelangen. Der Beitrag gibt eine Einführung in die Grundlagen Genetischer Algorithmen und illustriert eine ingenieurtechnische Anwendung bei der Reduktion und Strukturfindung nichtlinearer Systemmodelle.