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In Zeiten des liberalisierten Strommarktes muss sich der Kraftwerkserrichter und -betreiber die Wahl seiner Primärenergie und die Auslegung jedes einzelnen Kraftwerks hinsichtlich Emissionen und last but not least die Errichtungs- und späteren Betriebskosten genau überlegen. Simulationen unter der Annahme verschiedener Szenarien sind bei diesem Marktumfeld zwingend erforderlich. Das Spannungsfeld zwischen Errichtungskosten, davon teilweise abhängiger Verfügbarkeit, Instandhaltungsphilosophie und Betriebskosten bildet die Motivation für die Instandhaltungsoptimierung und Simulationen zur Verfügbarkeitsprognose, die Thema dieser Arbeit sind. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Planung der zeitbezogenen Instandhaltungsstrategie, bei der die Inspektion der Komponente nach einer vorgeschriebenen Zeitspanne erfolgt, die sich aus den Betriebs- und Herstellererfahrungen ableitet. Diese Problemstellung ist besonders anspruchsvoll, weil es durch Synergieeffekte zu starken Wechselwirkungen der Komponenten untereinander kommt. So besitzt jede Komponente ihre eigene theoretisch optimale Inspektionsperiode, im Verbund kann es jedoch sein, dass es wegen Freischaltungen oder Stillstandszeiten günstiger ist, einige Komponenten gemeinsam instandzuhalten und dabei eine einzelne Baugruppe vorzuziehen oder zurückzustellen. Die hieraus entstehenden Wechselwirkungen bilden eine nichtlineare, gemischt-ganzzahlige Berechnungsvorschrift für die Kostenabschätzung. Für die Optimierung dieser Instandhaltungsplanung wurde in der vorliegenden Arbeit ein neuer Ansatz entwickelt. Nachdem festgestellt wurde, dass klassische Optimierungsverfahren dieses Problem der Instandhaltungsoptimierung nicht zufriedenstellend lösen können, wurde eine Lösung auf Basis von „Genetischen Algorithmen“ entwickelt. Gleichzeitig zur Instandhaltungsoptimierung wurde aufbauend auf vorangegangenen Arbeiten am Lehrstuhl die Methodik der Verfügbarkeitsprognose komplexer kraftwerkstechnischer Anlagen weiterentwickelt und um die neue Komponente "Speicher" (ggf. mit Verlusten) erweitert. Mit dem Speichermodell wird die Verhaltensweise eines Speichers in die aufwandsreduzierte Monte-Carlo-Methode integriert.