Die Arbeit beschreibt ein stochastisches Simulationsprogramm zur Modellierung von Honigbienenpopulationen unter Zuchtbedingungen. Dieses Programm wurde neu implementiert um unterschiedliche Selektionsstrategien zu evaluieren und zu optimieren. In einer ersten Studie wurde untersucht, inwiefern die Vorhersagen, die das Programm trifft, vom verwendeten genetischen Modell abhängt. Hierbei wurde festgestellt, dass das Finite-Locus-Modell dem Infinitesimalmodell in Langzeitstudien vorzuziehen ist. Eine zweite Studie beleuchtete die Bedeutung der sicheren Anpaarung auf Belegstellen für die Honigbienenzucht. Hier zeigten die Simulationen, dass die Zucht mit Anpaarungskontrolle derjenigen mit freier Paarung von Königinnen deutlich überlegen ist. Schließlich wurde in einer finalen Studie der Frage nachgegangen, wie erfolgreiche Zuchtprogramme bei der Honigbiene langfristig nachhaltig zu gestalten sind. Hierbei sind kurzfristiger genetischer Zugewinn und langfristige Inzuchtvermeidung gegeneinander abzuwägen. Durch umfangreiche Simulationen konnten für verschiedene Ausgangspopulationen Empfehlungen für eine optimale Zuchtintensität auf mütterlicher und väterlicher Seite gefunden werden. / The present work describes a stochastic simulation program for modelling honeybee populations under breeding conditions. The program was newly implemented to investigate and optimize different selection strategies. A first study evaluated in how far the program's predictions depend on the underlying genetic model. It was found that the finite locus model rather than the infinitesimal model should be used for long-term investigations. A second study shed light into the importance of controlled mating for honeybee breeding. It was found that breeding schemes with controlled mating are far superior to free-mating alternatives. Ultimately, a final study examined how successful breeding strategies can be designed so that they are sustainable in the long term. For this, short-term genetic progress has to be weighed against the avoidance of inbreeding in the long run. By extensive simulations, optimal selection intensities on the maternal and paternal paths could be determined for different sets of population parameters.