Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erfassung von Oberflächen mittels Streifenprojektionsverfahren. Dabei wird ein Berechnungsmodell erarbeitet, welches den durch eine Aufnahme erfassten Bereich der Objektoberfläche berechnet und bewertet. Mithilfe einer optimalen Positionierung von Einzelaufnahmen ist es möglich, ein Objekt bei festgelegten Randbedingungen zeitsparend zu erfassen.

Die vorliegende Arbeit untersucht Möglichkeiten der Parallelisierung von Evolutionären Algorithmen, welche hier zur Partitionierung von Daten füur die parallele Logiksimulation benutzt werden. Neben einer allgemeinen Einführung in Grundbegriffe und Methoden von Evolutionären Algorithmen, Parallelverarbeitung, Logiksimulation und Datenpartitionierung wird das im Rahmen dieser Diplomarbeit entwickelte Programmpaket pga vorgestellt, sowie auf die darin benutzten Parallelisierungsmethoden und Kommunikationsstrukturen eingegangen.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erfassung von Oberflächen mittels Streifenprojektionsverfahren. Dabei wird ein Berechnungsmodell erarbeitet, welches den durch eine Aufnahme erfassten Bereich der Objektoberfläche berechnet und bewertet. Mithilfe einer optimalen Positionierung von Einzelaufnahmen ist es möglich, ein Objekt bei festgelegten Randbedingungen zeitsparend zu erfassen.

Thema der Dissertation ist zum einen die Quantifizierung und zum anderen die endogene Modellierung von Finanzrisiken. Die mathematische Analyse führt unter anderem auf Zusammenhänge finanzmathematischer Probleme mit der Theorie großer Abweichungen, der Choquet-Theorie, der Theorie interagierender Teilchensysteme und der Theorie dynamischer Systeme. Die ersten zwei Kapitel der Arbeit beleuchten die Bemessung von Finanzrisiken aus zwei unterschiedlichen Perspektiven. In Kapitel 1 analysieren wir die Berechnung von Risikomaßen mittels Monte Carlo Methoden. In Kapitel 2 wird die Rolle von Information und Zeit bei der Bewertung von Finanzrisiken untersucht. Die Modellierung von Finanzrisiken auf Märkten interagierender Akteure wird in den beiden letzten Kapiteln der Arbeit in zwei Fallstudien betrachtet. In der ersten Fallstudie in Kapitel 3 befassen wir uns dabei mit dem Zusammenhang von Kreditrisiken und Ansteckungsprozessen von Firmen, die mit ihren Geschäftspartnern interagieren. In der zweiten Fallstudie in Kapitel 4 beleuchten wir die Marktinteraktion von eingeschränkt rationalen Investoren in einem evolutionären Marktselektionsmodell. / In this thesis, we study monetary measures and endogenous models of financial risk. The mathematical analysis identifies connections between problems in mathematical finance on the one hand and large deviations, Choquet-theory, interacting particle systems, and dynamical systems on the other hand. The first part of the thesis considers two aspects of the quantification of financial risk. In the first chapter, we focus on the calculation of risk measurements by Monte Carlo simulation. In the second chapter, we investigate a particular class of dynamic risk measures. In the second part we analyze two models of financial risk in economies with interacting agents. First, we focus in the third chapter on credit contagion of firms which interact with each other in a network of business partners. Second, we investigate in the fourth chapter the market interaction of investors with bounded rationality in an evolutionary selection market model.

We study a class of differential inclusions involving maximal monotone relations, which cover a huge class of problems in mathematical physics. For this purpose we introduce the time derivative as a continuously invertible operator in a suitable Hilbert space. It turns out that this realization is a strictly monotone operator and thus, the question on existence and uniqueness can be answered by well-known results in the theory of maximal monotone relations. Furthermore, we show that the resulting solution operator is Lipschitz-continuous and causal, which is a natural property of evolutionary processes. Finally, the results are applied to a system of partial differential equations and inclusions, which describes the diffusion of a compressible fluid through a saturated, porous, plastically deforming media, where certain hysteresis phenomena are modeled by maximal montone relations.

Das Potential evolutionärer Veränderungen von lebensgeschichtlichen Merkmalen durch kommerzielle Fischerei fand in den vergangenen Jahren große Beachtung, wohingegen das evolutionäre Potential selektiver anglerischer Fischentnahme kaum berücksichtigt wurde. Durch intensive Beschreibung individueller Merkmale wie Verhalten, Lebensgeschichte, Morphologie und Physiologie der Fische habe ich die phänotypischen Korrelate der individuellen Angelfangbarkeit entflechtet. Anhand benthivorer und piscivorer Modellarten konnte ich so die Stärke und die Richtung anglerischer Selektion bestimmen. Zudem habe ich die Überlebenswahrscheinlichkeit und den Reproduktionserfolg dieser Fische gemessen, um das evolutionäre Potential anglerischer Fischereisterblichkeit abschätzen zu können. Ich konnte zeigen, dass die Risikofreude im Zusammenhang mit der Nahrungsaufnahme bei benthivoren Fischen dem stärksten Selektionsdruck ausgesetzt ist, während bei piscivoren Arten Aggression die bestimmende Eigenschaft war. Zudem waren Risikofreude und Wachstum positiv korreliert. Die intrinsische Fraßaktivität- und Geschwindigkeit erklärte, warum risikofreudige Fische selbst in Gruppen die höchste Hakwahrscheinlichkeit aufwiesen. Diese besonders leicht fangbaren Individuen wurden zudem mit höherer Wahrscheinlichkeit von Räubern in Teichen und in einem 25 ha großen Natursee gefressen, sodass anglerisch induzierte und natürliche Selektion bei juvenilen Fischen in die gleiche Richtung wiesen. Bei adulten, nestbewachenden Fischen konnte ich zudem zeigen, dass Eigenschaften, die zu einer erhöhten Fangbarkeit führen, auch den Laicherfolg steigern, sodass anglerische Selektion negative Auswirkungen auf den Reproduktionserfolg haben kann. Folglich kann bei hohem Fischereidruck ein anglerisch-induziertes Schüchternheitssyndrom entstehen, wodurch die Fangraten von der Fischbestandsdichte entkoppelt werden. Meine Ergebnisse deuten auf eine hohe Schutzwürdigkeit individueller Verhaltensdiversität hin. / The potential for fishing-induced evolution has been intensively discussed in recent years, but most studies have focused on life-history traits that directly or indirectly determine body size in the context of commercial fisheries. Much less is known about potential evolutionary changes in the context of passive angling fisheries. Using comprehensive phenotypic descriptions covering several behavioral, life-history, morphological, and physiological traits, I disentangled the phenotypic correlates of individual vulnerability to angling gear. Using both, benthivorous and piscivorous model species I identified the strength and direction of selection. I then compared survival and reproductive fitness of vulnerable and invulnerable individuals to predict the evolutionary potential of angling-induced selection. My research showed that boldness in the context of foraging is the most important trait under selection in passive fisheries targeting benthivorous species whereas aggression determines selection in piscivorous species. In addition, growth and boldness were positively correlated. Intrinsically high foraging activity- and speed likely explained why explicitly bold fish were caught more often. These highly vulnerable individuals also faced higher natural mortality at the juvenile stage in ponds and within a 25 ha natural lake. Thus, angling-induced selection and natural selection point into the same direction at the juvenile stage. However, using adult, nest-guarding fish, I also showed that angling-induced selection can severely impact reproductive fitness when behavioral patterns that determine fitness also affect vulnerability to angling gear. As a consequence, an exploitation-induced timidity syndrome can be assumed in highly exploited fish stocks leading to increasing shyness and reduced vulnerability of individual fish. My findings call for a promotion of behavioral diversity within natural fish populations.

In der vorliegenden Arbeit werden zwei Modelle zur strukturellen Analyse von Stoffwechselsystemen vorgestellt. Die Untersuchung basiert auf der Hypothese, dass heutzutage vorzufindende Stoffwechselsysteme als Ergebnis einer evolutionären Entwicklung, bestimmt durch Mutationsmechanismen und natürlicher Selektion, angesehen werden können. Es kann daher angenommen werden, dass kinetische Parameter sowie strukturelle Eigenschaften im Laufe der Evolution solche Werte angenommen haben, die eine gewisse Optimalität bezüglich ihrer biologischen Funktion darstellen. Das erste Modell untersucht das strukturelle Design ATP und NADH produzierender Systeme, so wie die Glykolyse und der Zitratzyklus. Eine Methode wird präsentiert, die die Beschreibung hypothetischer, chemisch denkbarer, alternativer Stoffwechselwege ermöglicht. Diese Wege werden bezüglich ihrer Effizienz, ATP zu produzieren, untersucht. Es stellt sich heraus, dass die meisten möglichen Wege eine niedrige ATP-Produktionsrate aufweisen und dass die effizientesten Wege einige strukturelle Gemeinsamkeiten besitzen. Die Optimierung bezüglich der ATP-Produktionsrate wird mit einem evolutionären Algorithmus durchgeführt. Folgende Resultate stehen mit dem tatsächlichen Design der Glykolyse und des Zitratzyklus in Einklang: (i) In allen effizienten Wegen befinden sich die ATP-verbrauchenden Reaktionen am Anfang. (ii) In allen effizienten Wegen befinden sich die sowohl die NADH- als auch die ATP-produzierenden Reaktionen am Ende. (iii) Die Anzahl der NADH-Moleküle, die aus einem energiereichen Molekül (Glukose) produziert werden, beläuft sich in allen effizienten Wegen auf vier. Im zweiten Modell werden vollständige Mengen metabolischer Netzwerke konstruiert, wobei von Reaktionen ausgegangen wird, die Änderungen des Kohlenstoffskeletts der beteiligten Metabolite beschreiben. Elementare Netzwerke werden dadurch definiert, dass eine bestimmte chemische Umwandlung durchgeführt werden kann und dass diese Fähigkeit verloren geht, wenn eine der beteiligten Reaktionen ausgeschlossen wird. Übergänge zwischen Netzwerken und Mutationen werden durch den Austausch einer einzigen Reaktion definiert. Es existieren verschiedene Mutationen, solche bei denen Funktionen verloren gehen, welche dazugewonnen werden, und neutrale Mutationen. Mutationen definieren Nachbarschaftsrelationen, die graphentheoretisch beschrieben werden. Eigenschaften wie Durchmesser, Konnektivität und die Abstandsverteilung der Vertizes werden berechnet. Ein Konzept zur Quantifizierung der Robustheit von Netzwerken gegenüber stöchiometrischen Veränderungen wird entwickelt, wobei zwischen starker und schwacher Robustheit unterschieden wird. Evolutionäre Algorithmen werden angewandt, um die Entwicklung von Netzwerkpopulationen unter konstanten und zeitlich veränderlichen Umweltbedingungen zu untersuchen. Es wird gezeigt, dass Populationen sich zu Gruppierungen von Netzwerken hinentwickeln, die gemeinsame Funktionen besitzen und nah benachbart sind. Unter zeitlich veränderlichen Umweltbedingungen zeigt sich, dass multifunktionelle Netzwerke optimal sind und sich im Selektionsprozess durchsetzen. / In the present thesis two models are presented which study the structural design of metabolic systems. The investigation is based on the hypothesis that present day metabolic systems are the result of an evolutionary development governed by mutation mechanisms and natural selection principles. Therefore, it can be assumed that these parameters have reached, during the course of their evolution, values which imply certain optimal properties with respect to their biological function. The first model concerns the structural design of ATP and NADH producing systems such as glycolysis and the citric acid cycle. A method is presented to describe hypothetical, chemically feasible, alternative pathways. We analyse these pathways with respect to their capability to efficiently produce ATP. It is shown that most of the possible pathways result in a very low ATP production rate and that the very efficient pathways share common structural properties. Optimisation with respect to the ATP production rate is performed by an evolutionary algorithm. The following results of our analysis are in close correspondence to the real design of glycolysis and the TCA cycle: (i) In all efficient pathways the ATP consuming reactions are located near the beginning. (ii) In all efficient pathways NADH producing reactions as well as ATP producing reactions are located near the end. (iii) The number of NADH molecules produced by the consumption of one energy-rich molecule (glucose) amounts to four in all efficient pathways. In the second model complete sets of metabolic networks are constructed starting from a limited set of reactions describing changes in the carbon skeleton of biochemical compounds. Elementary networks are defined by the condition that a specific chemical conversion can be performed by a set of given reactions and that this ability will be lost by elimination of any of these reactions. Transitions between networks and mutations of networks are defined by exchanges of single reactions. Different mutations exist such as gain or loss of function mutations and neutral mutations. Based on these mutations neighbourhood relations between networks are established which are described in a graph theoretical way. Basic properties of these graphs are determined such as diameter, connectedness, distance distribution of pairs of vertices. A concept is developed to quantify the robustness of networks against changes in their stoichiometry where we distinguish between strong and weak robustness. Evolutionary algorithms are applied to study the development of network populations under constant and time dependent environmental conditions. It is shown that the populations evolve toward clusters of networks performing a common function and which are closely neighboured. Under changing environmental conditions multifunctional networks prove to be optimal and will be selected.

Decentralised power systems with a high portion of power generated from renewable energy sources and cogeneration units (CHP) are emerging worldwide. Optimising the energy usage of such systems is a difficult task as the stochastic fluctuations of generation from renewable sources, the coupling of electrical and thermal power generation by CHP and the time dependence of necessary storage devices require new approaches. Evolutionary algorithms are able to solve the optimisation task of the energy management. They use the principles of erroneous replication and cumulative selection that can be observed in biological processes, too. Very often recombination is included in the optimisation process. Using these quite simple principles the algorithm is able to explore difficult, large and high dimensional solution spaces. It will converge to the optimal solution in most of the cases quite fast, compared to other types of optimisation algorithms. At the example of an one dimensional replicator it is derived that the convergence speed in optimising convex functions increases by several orders of magnitude even after a few cycles compared to Monte-Carlo-simulation. For several types of equipment models are developed in this work. The cost to operate a given power system for a given time span is chosen as objective function. There is a variety of parameters (more than 15) that can be set in the algorithm. With quite extensive investigations it could be shown that the product of number of replicators and the number of calculated cycles has the most important influence on the quality of the solution but the calculation time is also proportional to this number. If there are reasonable values chosen for the remaining parameters the algorithm will find appropriate solutions in adequate time in most of the cases. Although a pure evolutionary algorithm will converge to a solution the convergence speed can be greatly enhanced by extending it to a hybrid algorithm. Grouping the replicators of the first cycle in suggestive regions of the solution space by an intelligent initialisation algorithm and repairing bad solutions by introducing a Lamarckian repair algorithm makes the optimisation converge fast to good optima. The algorithm was tested using data of several existing energy systems of different structure. To optimise the energy usage in a power system with 15 different types of units the required computation time is in the range of 15 minutes. The results of this work show that extended hybrid evolutionary algorithms are suitable for integrated optimisation of energy usage in combined local energy systems. They reach better results with the same or less effort than many other optimisation methods. The developed method of optimisation of energy usage can be applied in energy systems of small and large size and complexity as optimisation computations of energy systems on the island of Cape Clear, at FH Offenburg and in the Allgäu demonstrate.

Eukaryotic cells exhibit an extensive transcriptional diversity. Only about a quarter of the total RNA in the human cell can be accounted for by messenger RNA (mRNA), which convey genetic code for protein generation. The remaining part of the transcriptome consists of rather heterogenous molecules. While some classes are well defined and have been shown to carry out distinct functions, ranging from housekeeping to complex regulatory tasks, a big fraction of the transcriptional output is categorized solely based on the lack of protein-coding capacity and transcript length. Several studies have shown, that as a group, mRNA-like long non-coding RNAs (lncRNAs), are under stabilizing selection, however at much weaker levels than mRNAs. The conservation at the level of primary sequence is even lower, blurring the contrast between exonic and intronics parts, which impedes traditional methods of genome-wide homology search. As a consequence their evolutionary history is a fairly unexplored field and apart from a few experimentally studied cases, the vast majority of them is reported to be poorly conserved. However, the pervasive transcription and the highly spatio-temporal specific expression patterns of lncRNAs suggests their functional importance and makes their evolutionary age and conservation patterns a topic of interest. By employing diverse computational methods, recent studies shed light on the common conservation of lncRNA’s secondary and gene structures, highlighting the significance of structural features on functionality. Splice sites, in particular, are frequently retained over very large evolutionary time scales, as they maintain the intron-exon-structure of the transcript. Consequently, the conservation of splice sites can be utilized in a comparative genomics approach to establish homology and predict evolutionarily well-conserved transcripts, regardless of their coding capacity. Since splice site conservation cannot be directly inferred from experimental evidence, in the course of this thesis a computational pipeline was established to generate comparative maps of splice sites based on multiple sequence alignments together with transcriptomics data. Scoring schemes for splice site motifs are employed to assess the conservation of orthologs. This resource can then be used to systemically study the conservation patterns of RNAs and their gene structures. This thesis will demonstrate the versatility of this method by showcasing biological applications of three distinct studies. First, a comprehensive annotation of the human transcriptome, from RefSeq, ESTs and GENCODE, was used to trace the evolution of human lncRNAs. A large majority of human lncRNAs is found to be conserved across Eutheria, and many hundreds originated before the divergence of marsupials and placental mammals. However, they exhibit a rapid turnover of their transcript structures, indicating that they are actual ancient components of the vertebrate genome with outstanding evolutionary plasticity. Additionally, a public web server was setup, which allows the user to retrieve sets of orthologous splice sites from pre-computed comparative splice site maps and inspect visualizations of their conservation in the respective species. Second, a more specific data set of non-colinearly spliced latimerian RNAs is studied to fathom the origins of atypical transcripts. RNA-seq data from two coelacanth species are analyzed, yielding thousands of circular and trans-spliced products, with a surprising exclusivity of the majority of their splice junctions to atypically spliced forms, that is they are not used in linear isoforms. The conservation analysis with comparative splice site maps yielded high conservation levels for both cir- cularizing and trans-connecting splice sites. This fact in combination with their abundance strongly suggests that atypical RNAs are evolutionarily old and of functional importance. Lastly, comparative splice site maps are used to investigate the role of lncRNAs in the evolution of the Alzheimer’s disease (AD). The human specificity of AD clearly points out a phylogenetic aspect of the disease, which makes the evolutionary analysis a very promising field of research. Protein- coding and non-protein-coding regions, that have been identified to be differentially expressed in AD patients, are analyzed for conservation of their splice site and evolution of their exon-intron-structure. Both non-coding and protein-coding AD-associated genes are shown to have evolved more rapidly in their gene structure than the genome at large. This supports the view of AD as a consequence of the recent rapid adaptive evolution of the human brain. This phylogenetic trait might have far reaching consequences with respect to the appropriateness of animal models and the development of disease-modifying strategies. / Eukaryotische Zellen legen eine umfangreiche transkriptionelle Vielfalt an den Tag. Nur etwa ein Viertel der in der menschlichen Zelle enthaltenen RNA ist messenger RNA (mRNA), welche den genetischen Code für die Proteingenerierung übermittelt. Der verbleibende Anteil des Transkriptoms besteht aus eher heterogenen Molekülen. Während einigen wohldefinierten Klassen spezifische Funktionen zugeordnet werden können, welche von Zellhaushalt bis zu komplexen regulatorischen Aufgaben reichen, wird ein großer Teil der transkriptionellen Produktion ausschließlich auf Grundlage der fehlenden Kodierungskapazität und der Transkriptlänge kategorisiert. Einige Studien zeigten, dass mRNA-ähnliche lange nicht-kodierende RNA (lncRNA) als Gruppe unter stabilisierender Selektion stehen, wenn auch in einem weitaus geringeren Ausmaß als mRNAs. Die Konservierung auf Ebene der primären Sequenz ist sogar noch niedriger, wodurch der Kontrast zwischen exonischen und intronischen Elementen verschwimmt und Methoden der traditionellen Homologiesuche erschwert werden. Infolgedessen ist die evolutionäre Geschichte der lncRNAs ein recht unerforschtes Gebiet und abgesehen von ein paar vereinzelten Fallstudien wird die große Mehrheit als schwach konserviert vermeldet. Die tiefgreifende Transkription und die in Raum und Zeit hochspezifischen Expressionsmuster von lncRNA deuten jedoch auf deren funktionelle Bedeutung hin und machen ihr evolutionäres Alter und ihre Konservierungsmuster zu einem Thema von Interesse. Durch die Verwendung von computergestützten Methoden konnten jüngste Studien die verbreitete Konservierung von Sekundär- und Genstruktur von lncRNAs aufzeigen, was die Signifikanz von strukturellen Merkmalen in Bezug auf deren Funktionalität unterstreicht. Spleißstellen im besonderen werden oft über lange evolutionäre Zeitspannen erhalten, da sie die Intron-Exon-Struktur des Transkripts bewahren. Folglich, kann die Konservierung von Spleißstellen durch einen Ansatz der vergleichenden Genomik benutzt werden, um Homologie herzuleiten und evolutionär gut konservierte Transkripte unabhängig von deren Kodierungskapazität zu prognostizieren. Da es nicht möglich ist die Spleißstellenkonservierung direkt anhand von experimentellen Indikatoren abzulesen, wurde im Zuge dieser These eine computergestützte Methode entwickelt, welche, basierend auf multiplen Sequenzalignments und Transkriptomikdaten, “Vergleichskarten” von Spleißstellen erstellt. Ein Punktebewertungssystem für Spleißstellenmotive wird benutzt um die Konservierung der Orthologen zu beurteilen. Diese Resource kann anschließend verwendet werden um systematisch die Konservierungsmuster von RNAs und deren Genstrukturen zu untersuchen. Diese Arbeit wird die Vielseitigkeit dieser Methode demonstrieren, indem die biologische Anwendung in drei verschiedenen Studien präsentiert wird. Zuerst wird eine umfassende Annotation des menschlichen Transkriptoms, basierend auf RefSeq, EST und GENCODE, benutzt, um die Evolution von humanen lncRNAs nachzuvollziehen. Es konnte festgestellt werden, dass eine große Mehrheit der menschlichen lncRNAs innerhalb der Eutheria konserviert ist und mehrere hundert bereits vor der Auseinanderentwicklung von Beuteltieren und höheren Säugetieren entstanden. Dennoch zeigen sie eine rasante Veränderung in ihren Transkriptstrukturen, welche darauf hindeutet, dass sie tatsächlich alte Bestandteile von Vertebratengenomen mit bemerkenswerter evolutionärer Formbarkeit sind. Zusätzlich wurde ein öffentlicher Webserver aufgesetzt, der dem Nutzer ermöglicht Datensätze orthologer Spleißstellen aus vorgenerierten Vergleichskarten zu extrahieren und Visualisierungen der Konservierung in den jeweiligen Spezies zu betrachten. Als zweites wird ein spezifischerer Datensatz von nicht-linear gespleißten Latimeria-RNA untersucht um die Ursprünge untypischer Transkripte zu ergründen. Die Analyse der RNA-seq Daten zweier Exemplare des Quastenflossers ergab tausende zirkulärer und Transspleiß-Produkte, wobei die Mehrheit der Spleißverbindungen eine überraschende Exklusivität für untypisch gespleißte Formen aufzeigt, d.h. diese werden nicht für lineare Isoformen genutzt. Die Konservierungsanalyse mit Spleißstellen-Vergleichskarten ergibt hohe Konservierungsniveaus sowohl für zirkulärisierende als auch für trans-verbindende Spleißstellen. Diese Tatsache in Kombination mit ihrem häufigen Vorkommen, deutet stark darauf hin, dass untypische RNAs evolutionär alt und von funktioneller Bedeutung sind. Zuletzt werden Spleißstellen-Vergleichskarten benutzt um die Rolle von lncRNAs in der Evolution der Alzheimer-Krankheit (AK) zu untersuchen. Die Spezifität der AK auf den Menschen weist klar auf einen phylogenetischen Aspekt der Krankheit hin, was deren evolutionäre Analyse zu einem vielversprechenden Forschungsgebiet macht. Proteinkodierende und nicht-proteinkodierende Regionen, bei denen eine differentielle Expression in AK-Patienten erkannt wurde, werden auf die Konservierung ihrer Spleißstellen und Evolution ihrer Exon-Intron-Strukturen hin analysiert. Es kann nachgewiesen werden, dass sich die Genstruktur von sowohl nicht-kodierenden als auch von proteinkodierenden AK-assoziierten Genen schneller entwickelt als das Genom im Allgemeinen. Das unterstützt die Auffassung, dass AK die Folge einer kürzlichen rasanten adaptiven Evolution des menschlichen Gehirns ist. Diese phylogenetische Eigenschaft könnte weitreichende Konsequenzen in Bezug auf die Angemessenheit von Tiermodellen und die Entwicklung von krankheitsmodifizierenden Strategien haben.

Decentralised power systems with a high portion of power generated from renewable energy sources and cogeneration units (CHP) are emerging worldwide. Optimising the energy usage of such systems is a difficult task as the stochastic fluctuations of generation from renewable sources, the coupling of electrical and thermal power generation by CHP and the time dependence of necessary storage devices require new approaches. Evolutionary algorithms are able to solve the optimisation task of the energy management. They use the principles of erroneous replication and cumulative selection that can be observed in biological processes, too. Very often recombination is included in the optimisation process. Using these quite simple principles the algorithm is able to explore difficult, large and high dimensional solution spaces. It will converge to the optimal solution in most of the cases quite fast, compared to other types of optimisation algorithms. At the example of an one dimensional replicator it is derived that the convergence speed in optimising convex functions increases by several orders of magnitude even after a few cycles compared to Monte-Carlo-simulation. For several types of equipment models are developed in this work. The cost to operate a given power system for a given time span is chosen as objective function. There is a variety of parameters (more than 15) that can be set in the algorithm. With quite extensive investigations it could be shown that the product of number of replicators and the number of calculated cycles has the most important influence on the quality of the solution but the calculation time is also proportional to this number. If there are reasonable values chosen for the remaining parameters the algorithm will find appropriate solutions in adequate time in most of the cases. Although a pure evolutionary algorithm will converge to a solution the convergence speed can be greatly enhanced by extending it to a hybrid algorithm. Grouping the replicators of the first cycle in suggestive regions of the solution space by an intelligent initialisation algorithm and repairing bad solutions by introducing a Lamarckian repair algorithm makes the optimisation converge fast to good optima. The algorithm was tested using data of several existing energy systems of different structure. To optimise the energy usage in a power system with 15 different types of units the required computation time is in the range of 15 minutes. The results of this work show that extended hybrid evolutionary algorithms are suitable for integrated optimisation of energy usage in combined local energy systems. They reach better results with the same or less effort than many other optimisation methods. The developed method of optimisation of energy usage can be applied in energy systems of small and large size and complexity as optimisation computations of energy systems on the island of Cape Clear, at FH Offenburg and in the Allgäu demonstrate.