Mathematische Modelle und Metaheuristiken zur Optimierung der Transportplanung von Drohnen

Kurzfassung/Abstract

Die vorliegende kumulative Dissertation befasst sich mit vier Problemstellungen der Transportplanung im Falle der Übernahme des Paket- und Medikamententransports durch Lieferwagen und Drohnen.

Der erste Beitrag thematisiert die Fahrzeugflottenplanung und Zuweisung von Drohnen zu Mikrodepots, wenn Lieferwagen und Drohnen den Transport von Paketen in der letzten Meile übernehmen. Im Vordergrund stehen die taktischen Entscheidungen, welche Kombination von Auslieferungsformen mit Lieferwagen und Drohnen optimal wäre sowie die Ausgestaltung der Fahrzeugflotte. Die Problemstellung wird als gemischt-ganzzahliges lineares Programm (MILP) modelliert. Zudem wird eine adaptive große Nachbarschaftssuche (ALNS) eingeführt, die neue problemspezifische Operatoren beinhaltet.

Der zweite Beitrag fokussiert sich auf die operative Tourenplanung eines Lieferwagens, welcher mit mehreren Drohnen ausgerüstet ist. Hierfür wird ein effizientes MILP entwickelt, welches ein kommerzieller Solver schneller lösen kann als vergleichbare MILPs für eine Ein-Drohnen Problematik aus der Literatur.

Der dritte Beitrag optimiert die simultane Bestands- und Tourenplanung für die Belieferung von Krankenhäusern unter der Berücksichtigung ihrer Lagerhaltungspolitiken. Es wird analysiert, welchen Einfluss Drohnen als Vehikel für Notfalltransporte zur Vermeidung von Fehlmengen haben. Die Problemstellung wird als zweistufiges stochastisches Programm präsentiert und eine problemspezifische ALNS wird entwickelt, welche einen innovativen Algorithmus zur Bestimmung von Bestellpunkten innerhalb der Lagerhaltungspolitiken beinhaltet.

Der vierte Beitrag thematisiert die Ausgestaltung der Drohnenflotte für die Belieferung von Apotheken und Krankenwagen im Einsatz durch einen Großhändler. Hierfür wird die Drohnenflotte in einer ereignisdiskreten Simulationsstudie hinsichtlich der Kosten bzw. der CO2-Emissionen optimiert.