1 Einführung.- 2 Innovations- und Diffusionsprozesse in der evolutorischen Ökonomik.- 2.1 Das Paradigma der evolutorischen Ökonomik als Antithese zur neoklassischen Orthodoxie.- 2.1.1 Historische Entwicklung der evolutorischen Ökonomik.- 2.1.2 Kritik der Neoklassik.- 2.2 Denkmuster der evolutorischen Ökonomik.- 2.3 Innovation in der Ökonomie.- 2.4 Diffusion.- 2.5 Wirtschaftspolitische Aussagen.- 3 Modellbildung in der evolutorischen Ökonomik.- 3.1 Methodologische Implikationen.- 3.2 Realisierungen.- 3.2.1 Evolutorische Spieltheorie.- 3.2.2 Stochastische Differentialgleichungen.- 3.2.3 Simulationsmodelle.- 3.3 Problematik von Analogien zur Biologie.- 4 Genetische Algorithmen.- 4.1 Naturanaloge Simulationsverfahren.- 4.1.1 Simulated Annealing.- 4.1.2 Künstliches Leben.- 4.1.3 Classifier Systeme.- 4.2 Grundkonzept der genetischen Algorithmen.- 4.2.1 Codierung.- 4.2.2 Operatoren.- 4.3 Einige Variationen.- 4.3.1 Scaling.- 4.3.2 Sharing.- 4.3.3 Diploidität.- 4.4 Anwendungen und Kritik.- 4.4.1 Operations-Research.- 4.4.2 Simulation.- 4.4.3 Kritik.- 5 Simulation von Diffusionsprozessen.- 5.1 Statische Umwelt.- 5.1.1 Individuelle Lernprozesse im Angebotsmonopol.- 5.1.2 Diffusion in einem Oligopolmarkt.- 5.2 Dynamische Umwelt.- 5.2.1 Frequenzabhängigkeiten.- 5.2.2 Interaktion von Anbieter- und Nachfragerpopulationen.- 5.2.3 Neuerungen.- 5.3 Modellkritik.- 6 Schlußbetrachtung.- A Benutzung des Programms siga.- A.1 Eingabedateien.- A.2 Modul in. c.- B Daten- und Programmstruktur von siga.- C Konfigurationen der Modelläufe.- C.1 Individuelle Lernprozesse im Angebotsmonopol.- C.2 Diffusion in einem Oligopolmarkt.- C.3 Frequenzabhängigkeiten.- C.4 Interaktion von Anbieter- und Nachfragerpopulationen.- C.5 Neuerungen.- Literatur.- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.