Wir stellen einen neuartigen, iterativen, editbasierten Ansatz für die unsupervised Satzvereinfachung vor. Unser Modell wird durch eine Bewertungsfunktion geleitet, die Flüssigkeit, Einfachheit und Bedeutungserhaltung berücksichtigt. Anschließend führen wir iterativ Wort- und Phrasenebenen-Editierungen am komplexen Satz durch. Im Vergleich zu früheren Ansätzen benötigt unser Modell kein paralleles Trainingsset, ist jedoch kontrollierbarer und interpretierbarer. Experimente auf den Datensätzen Newsela und WikiLarge zeigen, dass unser Ansatz annähernd so effektiv ist wie aktuelle state-of-the-art supervisierte Ansätze.