Bei dem beschriebenen Modell handelt es sich in seiner formalen Form um ein nichtlineares kombinatorisches Optimierungsproblem mit Mehrfachzielsetzung. Multikriterielle Optimierungsprobleme liefern in der Regel kein eindeutiges Optimum mehr, sondern lediglich eine Kompromißlösung. Die bestmögliche Kompromißlösung hängt hierbei von den Präferenzen der Entscheidungsträger ab. Aufgrund der Schwierigkeiten, die mit der Formalisierung der Präferenzen von Entscheidungsträgern verbunden sind, wird für die vorliegende Problematik ein Lösungsverfahren eingesetzt, das keine a-priori-Informationen über die Präferenzen benötigt. Mit Hilfe der Constraint-Methode können alle bis auf eine Zielfunktion in die Nebenbedingung überführt werden. Hierdurch entstehen mehrere Optimierungsproblemen mit lediglich einer Zielfunktion, die mit Standardverfahren des Operations Research gelöst werden können. Aufgrund der Nichtlinearitäten in Zielfunktion und Nebenbedingungen ist eine exakte Lösung des transformierten Modells nur für sehr kleine Problemgrößen möglich. Gute Ergebnisse für größere kombinatorische Optimierungsprobleme liefern hier neuere heuristische Verfahren wie beispielsweise Tabusuche, Simulated Annealing oder genetische Algorithmen. Für das hier beschriebene Standortmodell wurde eine spezielle Tabusuche-Variante eingesetzt, die die Modellstruktur mit einbezieht. Das Modell und das Lösungsverfahren wurden in C++ implementiert und mit Hilfe eines fiktiven Testgebiet getestet, das durch einen Graphen mit 45 Knoten und 65 Kanten dargestellt wurde. Für dieses Testgebiet wurden unterschiedlich komplexe Standortprobleme gelöst und mit Expertenlösungen verglichen. Anhand der Ergebnisse konnte gezeigt werden, daß das entwickelte Modell gut geeignet ist, Entscheidungsträger in erdbebengefährdeten Gebieten bei Standortentscheidungen zu unterstützen.