In many applications nonsmooth nonconvex energy functions, which are Lipschitz continuous, appear quite naturally. Contact mechanics with friction is a classic example. A second example is the 1-Laplace operator and its eigenfunctions. In this work we will give an algorithm such that for every locally Lipschitz continuous function f and every sequence produced by this algorithm it holds that every accumulation point of the sequence is a critical point of f in the sense of Clarke. Here f is defined on a reflexive Banach space X, such that X and its dual space X' are strictly convex and Clarkson's inequalities hold. (E.g. Sobolev spaces and every closed subspace equipped with the Sobolev norm satisfy these assumptions for p>1.) This algorithm is designed primarily to solve variational problems or their high dimensional discretizations, but can be applied to a variety of locally Lipschitz functions. In elastic contact mechanics the strain energy is often smooth and nonconvex on a suitable domain, while the contact and the friction energy are nonsmooth and have a support on a subspace which has a substantially smaller dimension than the strain energy, since all points in the interior of the bodies only have effect on the strain energy. For such elastic contact problems we suggest a specialization of our algorithm, which treats the smooth part with Newton like methods. In the case that the gradient of the entire energy function is semismooth close to the minimizer, we can even prove superlinear convergence of this specialization of our algorithm. We test the algorithm and its specialization with a couple of benchmark problems. Moreover, we apply the algorithm to the 1-Laplace minimization problem restricted to finitely dimensional subspaces of piecewise affine, continuous functions. The algorithm developed here uses ideas of the bundle trust region method by Schramm, and a new generalization of the concept of gradients on a set. The basic idea behind this gradients on sets is that we want to find a stable descent direction, which is a descent direction on an entire neighborhood of an iteration point. This way we avoid oscillations of the gradients and very small descent steps (in the smooth and in the nonsmooth case). It turns out, that the norm smallest element of the gradient on a set provides a stable descent direction. The algorithm we present here is the first algorithm which can treat locally Lipschitz continuous functions in this generality, up to our knowledge. In particular, large finitely dimensional Banach spaces haven't been studied for nonsmooth nonconvex functions so far. We will show that the algorithm is very robust and often faster than common algorithms. Furthermore, we will see that with this algorithm it is possible to compute reliably the first eigenfunctions of the 1-Laplace operator up to disretization errors, for the first time. / In vielen Anwendungen tauchen nichtglatte, nichtkonvexe, Lipschitz-stetige Energie Funktionen in natuerlicher Weise auf. Ein klassische Beispiel bildet die Kontaktmechanik mit Reibung. Ein weiteres Beispiel ist der $1$-Laplace Operator und seine Eigenfunktionen. In dieser Dissertation werden wir ein Abstiegsverfahren angeben, so dass fuer jede lokal Lipschitz-stetige Funktion f jeder Haeufungspunkt einer durch dieses Verfahren erzeugten Folge ein kritischer Punkt von f im Sinne von Clarke ist. Hier ist f auf einem einem reflexiver, strikt konvexem Banachraum definierert, fuer den der Dualraum ebenfalls strikt konvex ist und die Clarkeson Ungleichungen gelten. (Z.B. Sobolevraeume und jeder abgeschlossene Unterraum mit der Sobolevnorm versehen, erfuellt diese Bedingung fuer p>1.) Dieser Algorithmus ist primaer entwickelt worden um Variationsprobleme, bzw. deren hochdimensionalen Diskretisierungen zu loesen. Er kann aber auch fuer eine Vielzahl anderer lokal Lipschitz stetige Funktionen eingesetzt werden. In der elastischen Kontaktmechanik ist die Spannungsenergie oft glatt und nichtkonvex auf einem geeignetem Definitionsbereich, waehrend der Kontakt und die Reibung durch nicht glatte Funktionen modelliert werden, deren Traeger ein Unterraum mit wesentlich kleineren Dimension ist, da alle Punkte im Inneren des Koerpers nur die Spannungsenergie beeinflussen. Fuer solche elastischen Kontaktprobleme schlagen wir eine Spezialisierung unseres Algorithmuses vor, der den glatten Teil mit Newton aehnlichen Methoden behandelt. Falls der Gradient der gesamten Energiefunktion semiglatt in der Naehe der Minimalstelle ist, koennen wir sogar beweisen, dass der Algorithmus superlinear konvergiert. Wir testen den Algorithmus und seine Spezialisierung an mehreren Benchmark Problemen. Ausserdem wenden wir den Algorithmus auf 1-Laplace Minimierungsproblem eingeschraenkt auf eine endlich dimensionalen Unterraum der stueckweise affinen, stetigen Funktionen an. Der hier entwickelte Algorithmus verwendet Ideen des Bundle-Trust-Region-Verfahrens von Schramm, und einen neu entwickelten Verallgemeinerung von Gradienten auf Mengen. Die zentrale Idee hinter den Gradienten auf Mengen ist die, dass wir stabile Abstiegsrichtungen auf einer ganzen Umgebung der Iterationspunkte finden wollen. Auf diese Weise vermeiden wir das Oszillieren der Gradienten und sehr kleine Abstiegsschritte (im glatten, wie im nichtglatten Fall.) Es stellt sich heraus, dass das normkleinste Element dieses Gradienten auf der Umgebung eine stabil Abstiegsrichtung bestimmt. So weit es uns bekannt ist, koennen die hier entwickelten Algorithmen zum ersten Mal lokal Lipschitz-stetige Funktionen in dieser Allgemeinheit behandeln. Insbesondere wurden nichtglatte, nichtkonvexe Funktionen auf derart hochdimensionale Banachraeume bis jetzt nicht behandelt. Wir werden zeigen, dass unser Algorithmus sehr robust und oft schneller als uebliche Algorithmen ist. Des Weiteren, werden wir sehen, dass es mit diesem Algorithmus das erste mal moeglich ist, zuverlaessig die erste Eigenfunktion des 1-Laplace Operators bis auf Diskretisierungsfehler zu bestimmen.