TY - THES A1 - Rave, Alexander T1 - Mathematische Modelle und Metaheuristiken zur Optimierung der Transportplanung von Drohnen N2 - 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. N2 - This cumulative dissertation addresses four problems in transportation planning in the case of delivery trucks and drones taking over parcel and medicine delivery. The first paper covers vehicle fleet planning and assignment of drones to microdepots when both trucks and drones can handle the last-mile delivery of packages. The focus is on tactical decisions as to which combination of delivery methods with trucks and drones is optimal, as well as the number of trucks, drones, and microdepots used. The problem is modeled as a mixed-integer linear program (MILP). In addition, an adaptive large neighborhood search (ALNS) is introduced, which includes new problem-specific operators. The second paper focuses on optimizing the operational routing of a truck that is equipped with multiple drones. For this purpose, an efficient MILP has been developed, which a commercial solver can solve faster than comparable MILPs from the literature for a one-drone problem. The third paper simultaneously optimizes inventory and routing for clinic supplies, while taking their inventory policies into account. The influence of drones as vehicles for emergency transport to avoid shortages is analyzed. The problem is presented as a two-stage stochastic program, and a problem-specific ALNS is developed, which includes an innovative algorithm for determining reorder points within the inventory policies. The fourth paper covers the design of drone fleets for deliveries to pharmacies and ambulances at service by a wholesaler. For this purpose, the cost- or CO2-emission-minimal drone fleet is determined in a discrete-event simulation optimization. KW - Operations Research KW - Supply Chain Management KW - Drohne KW - Arzneimittelversorgung KW - Transportplanung KW - Tourenplanung KW - Gemischt-ganzzahlige Optimierung Y1 - 2024 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-ku-eichstaett/frontdoor/index/index/docId/875 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:824-opus4-8758 ER -