Numerische Algorithmen sind der klassische Bestandteil des Scientific Computing. Evolutionäre Algorithmen bilden einen wichtigen Bereich der Computational Intelligence. Die Kombination beider Algorithmengruppen besitzt ein großes Erfolgspotenzial bei der Optimierung komplexer Systeme. Da man Wirtschaftsinformatik definieren kann als Querschnittsdisziplin zwischen Softwaretechnik und Operations Research, kommt numerischen und evolutionären Algorithmen eine Kern-Bedeutung bei der Ausbildung angehender Wirtschaftsinformatiker zu. Eine Einführung einfacher Basiskonzepte beider Algorithmengruppen in einer viersemesterwochenstündigen Vorlesung im dritten Semester wurde an der FH Gießen-Friedberg erprobt. Die vorliegende Publikation entstand auf der Basis eines Scriptes dieser Veranstaltung. Das erste Kapitel widmet sich dem Fixpunktverfahren im ein- und mehrdimensionalen Fall. Im zweiten Kapitel werden das Newton-Verfahren und seine Varianten vorgestellt. Zahlreiche Beispiele illustrieren die unterschiedlichen Verfahrenstypen und zeigen mögliche numerische Effekte. Die im dritten Kapitel behandelten Mutationstechniken ermöglichen es z.B. das Bestellmengenproblem, quadratische Zuordnungsprobleme und Varianten des Rundreiseproblems effektiv zu lösen.weiterlesen