Eine bedeutende Herausforderung im Lagermanagement stellt die bestmögliche Nutzung des zur Verfügung stehenden Lagervolumens dar. Ein möglicher Ansatz hierfür ist, eine optimale Behältergrößenauswahl für die zu lagernden Artikel zu finden. Sind Lagervolumen und -stellfläche vorgegeben, kann so ein maximales Verhältnis aus genutztem und verfügbarem Behältervolumen bei gleichzeitiger Limitierung der Lagerreichweite auf eine ökonomisch vertretbare oder vertraglich vereinbarte Zeitperiode erzielt werden. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit ein Algorithmus zur optimalen Behältergrößenzuordnung entwickelt. Aufbauend auf der Definition des Datenmodells und der mathematischen Problembeschreibung wird zunächst nach Literatur gesucht, die eine gleiche oder ähnliche Problemstellung behandelt. Im nächsten Schritt wird ein Algorithmus entworfen und implementiert, welcher basierend auf Auftrags- und Stammdaten zunächst im Rahmen eines Preprocessings die Daten aufbereitet und eine Startlösung ermittelt und diese anschließend mit Hilfe einer Tabu-Suche sowie eines genetischen Algorithmus optimiert. Die beiden Heuristiken werden abschließend mithilfe realer Daten getestet und untereinander verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Heuristiken eine Verbesserung gegenüber der Startlösung erzielen konnten, wobei die der Tabu-Suche deutlich besser als jene des genetischen Algorithmus ausfielen. Bei den verfügbaren Ausgangsdaten und den gewählten Gewichtungen der Zielfunktion konnte eine klare Tendenz zur Wahl von größeren Behältern in geringerer Stückzahl festgestellt werden.