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Der Artikel beschreibt, wie Optimierungsverfahren bei der Abstimmung von Hybrid-Betriebsstrategien zum Einsatz kommen können. Unter den verschiedenen Ansätzen in der Optimierung zur Berücksichtigung mehrerer Zielgrößen bringt der Einsatz eines multikriteriellen Optimierungsalgorithmus die meisten Vorteile mit sich. Mit ihm ist eine hohe Ergebnisqualität zu erreichen, wobei bei Anwendung eines modellbasierten Verfahrens und des vorgestellten Ansatzes der adaptiven DoE die Anzahl der notwendigen Versuchsläufe gering gehalten werden kann. Weiterhin kann die mit multikriteriellen Verfahren ermittelte Menge optimaler Konfigurationen zur Bedatung adaptiver Funktionen verwendet werden. Ein modellbasiertes Verfahren und die Anwendung auf reproduzierbare In-the-Loop-Entwicklungsumgebungen macht die Optimierung auch bei Versuchsläufen mit realen Antriebsstrangkomponenten verfügbar. Die Durchgängigkeit und Skalierbarkeit dieser Form der Optimierung erhöht dabei die Effizienz im Entwicklungsprozess: Die Erkenntnisse aus vorangehenden Optimierungen führen zu einer Reduktion des Versuchplans für nachfolgenden Prüfläufe. Der Einsatz der Optimierung ermöglicht dadurch ein effizientes Frontloading mit hoher Ergebnisqualität, die während des gesamten Entwicklungsprozesses weiter verbessert wird.