Vor allem in urbanen Gegenden entstehen heutzutage häufig Staus durch Überlastung der Infrastruktur. Die prognostizierte Zunahme des Verkehrs für die kommenden Jahre zwingt Städte und Verkehrsbetreiber Maßnahmen zu ergreifen, um die Verkehrsmengen auch zukünftig aufnehmen zu können. Zu diesem Zweck werden verschiedene Verkehrsmanagementmaßnahmen getroffen. Zu diesen Maßnahmen zählen Alternativrouten, sogenannte Strategische Routen, welche dem Verkehrsteilnehmer über Hinweisschilder oder den Rundfunk kommuniziert werden. Diese Routen werden bis heute jedoch nicht von Navigationsgeräten berücksichtigt. Seit einigen Jahren verfügen Fahrzeuge über die notwendigen technischen Voraussetzungen um diese Verkehrsmanagementmaßnahmen in die Navigation zu integrieren.Im Rahmen dieser Arbeit wird durch eine detaillierte Untersuchung festgestellt, dass verschiedene Gründe existieren, welche eine Integration dieser Strategischen Routen bisher verhindert hat. Zu den organisatorischen Schwachstellen zählen eine fehlende Definition und Standardisierung von Strategischen Routen, hierüber hinaus existieren Herausforderungen durch die Georeferenzierung und Berücksichtigung der Strategien bei der Routenberechnung.Um ein besseres Verständnis von Strategien und dessen Akzeptanz zu erhalten, wird zunächst durch eine Nutzerbefragung erhoben, anhand welcher Faktoren eine Route als „gut“ befunden wird. Die Auswertung erfolgt auf Basis eines Machine-Learning-Ansatzes und zeigt, dass neben einer Länge der Route und der Reisezeit keine weiteren Faktoren relevanten Einfluss auf die Bewertung einer Route haben.Anschließend werden Vorschläge für eine Digitalisierung und Standardisierung von Strategischen Routen erstellt. Um hierbei eine geeignete Georeferenzierung verwenden zu können, werden unterschiedliche Ansätze betrachtet und schließlich eine Weiterentwicklung des Verfahrens openLR erstellt, welche in der Lage ist, diese Strategien zu referenzieren.Durch eine durchgeführte Modifikation des A*-Routensuch-Algorithmus ist es möglich, die Strategischen Routen bei der Routensuche zu berücksichtigen. Die Arbeit schildert die hierfür notwendigen Anpassungen und Weiterentwicklungen des Algorithmus.Schließlich wird ein Routing-Server aufgebaut, welcher in der Lage ist Verkehrsmanagementinformationen zu empfangen und gleichzeitig mit einem Versuchsfahrzeug kommunizieren kann. Im Fahrzeug berechnete Routen werden an den Server geschickt und mit Hilfe der implementierten Routensuche, auf eine Strategische Route untersucht. Liegt einer Verbesserung durch eine solche Route vor, wird diese ans Fahrzeug zurück kommuniziert und dort in die Navigation übernommen.Auf Basis dieses Prototypens wird an verschiedenen Testfeldern die Funktion des Gesamtsystems validiert.Die Arbeit schließt mit einer Verkehrssimulation zu Evaluierung der Auswirkungen auf das gesamthafte Verkehrsnetz. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass durch die Nutzung eines Strategischen Routings Einsparungen in der Reisezeit sowohl für die Nutzer, als auch für Verkehrsteilnehmer, welche das System nicht nutzen, erzielt werden können. Auch bei Betrachtung des Gesamtnetzes kann im Durchschnitt Reisezeit eingespart werden. Die Höhe der Einsparungen ist unter anderem von dem Ausstattungsgrad der Fahrzeuge mit dem System abhängig. In der Simulation werden bis zu einem Ausstattungsgrad von ca. 20 % Einsparungen erreicht. Dabei kann eine Reduktion der Reisezeit von bis zu 23 % erreicht werden. Die Simulationen zeigen aber auch, dass diese Werte sehr stark von der vorliegenden Infrastruktur und insbesondere von der Beschaffenheit der Strategie abhängig sind.