In dieser Arbeit wird die optimierte Lösung des mTSP (Multiple Traveling Salesman Problem) unter Berücksichtigung der Batteriekapazität (dann BmTSP) behandelt, insbesondere im Kontext der Routenplanung für UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). Aufgrund der enormen Rechenkomplexität präziser Lösungsansätze werden verschiedene Heuristiken und Optimierungsmethoden untersucht, um das mTSP effizient zu bewältigen. Das Problem wird zur Lösung mit einer Zwei-Phasen-Heuristik angegangen, dazu wurde es in das mTSP und das Einfügen von Ladestopps getrennt. Die Teilprobleme werden mit einem Genetischen Algorithmus gelöst. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz gegenüber präzisen Algorithmen mit der geringen Laufzeit bei großen Problemen punktet und gegenüber einer Greedy-Heuristik mit Qualität überzeugt. Zudem wurde ein mathematisches Konstrukt entwickelt, um das BmTSP leichter behandeln zu können und es wurden verschiedene Eigenschaften des Problems thematisiert. Alle Ansätze wurden implementiert.