Detailansicht
A solution technique for the truck and drone parcel delivery problem
Márk Lidi
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Karl Franz Dörner
DOI
10.25365/thesis.79578
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-13518.07607.955541-4
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit befasst sich mit den drängenden Herausforderungen des städtischen Güterverkehrs und der letzten Meile in der Europäischen Union. Insbesondere das starke Wachstum des Onlinehandels sowie die fortschreitende Urbanisierung erhöhen den Druck auf bestehende Transportinfrastrukturen. Der Straßengüterverkehr dominiert zwar weiterhin die Logistik, verursacht jedoch einen beträchtlichen Anteil an Treibhausgasemissionen, Luftschadstoffen und Verkehrsstaus (WEF, 2024; Sustainable Urban Logistics Plans, EU, 2023). Vor dem Hintergrund der europäischen Klimapolitik und ambitionierter Nachhaltigkeitsziele gewinnt daher die Entwicklung innovativer Konzepte an Bedeutung, um Transportprozesse mit den Emissionsreduktionsvorgaben in Einklang zu bringen (Levrey, 2024; Mahmoodi et al., 2025). In diesem Kontext wird ein heuristik-basierter Planungsansatz vorgestellt, der klassische Methoden der Routenoptimierung mit neuen Lieferkonzepten – darunter unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) und autonome Systeme – verbindet. Ziel ist es, Lieferketten so zu gestalten, dass technische Rahmenbedingungen wie begrenzte Drohnenreichweiten, Nutzlastgrenzen, Ladeinfrastruktur oder gesetzliche Flugverbotszonen berücksichtigt werden, ohne die praktische Anwendbarkeit durch übermäßige Rechenlast zu gefährden (Mahmoodi et al., 2025; Cicek et al., 2025). Die empirischen Ergebnisse verdeutlichen die Zielkonflikte zwischen Kosten, Zeitaufwand und ökologischen Effekten. Besonders in dicht besiedelten urbanen Räumen lassen sich mit kombinierten Drohnen-Lkw-Modellen die CO₂-Emissionen um bis zu 20 % im Vergleich zu rein dieselbetriebenen Lkw-Systemen senken (Bao et al., 2025). Damit liefert die Arbeit einen Beitrag zur wissenschaftlichen Debatte über nachhaltige urbane Logistik, indem sie sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisnahe Ansätze zusammenführt. Der entwickelte Algorithmus unterstreicht das Potenzial hybrider Zustelllösungen, die den Einsatz von Drohnen mit Lkw und die Integration von E-Cargobikes kombinieren. Solche Konzepte eröffnen neue Möglichkeiten, Emissionen zu verringern und die Effizienz in der letzten Meile zu erhöhen. Über die wissenschaftliche Relevanz hinaus bieten die Erkenntnisse wertvolle Anhaltspunkte für politische Entscheidungsträger, Logistikunternehmen und Stadtverwaltungen, die auf dem Weg zu sauberen, resilienten und intelligenten städtischen Transportsystemen sind – im Einklang mit dem European Green Deal sowie den Nachhaltigkeitsstrategien der Europäischen Kommission (Levrey, 2024; Sustainable Urban Logistics Plans, EU, 2023).
Abstract
(Englisch)
This thesis addresses the critical challenges of urban freight transportation and last mile delivery within the European Union, where rising e commerce demand and rapid urbanization are exerting increasing pressure on existing transport systems. Conventional modes of freight transport, particularly road based delivery, remain dominant but contribute significantly to greenhouse gas emissions, air pollution, and congestion (WEF, 2024; Sustainable Urban Logistics Plans, EU, 2023). In response to EU climate policies and sustainability targets, innovative solutions are required to align freight operations with emission reduction goals (Levrey, 2024; Mahmoodi et al., 2025). This study develops and evaluates a heuristic based planning algorithm that combines classical vehicle routing with novel delivery modalities involving unmanned aerial vehicles (UAVs) and autonomous systems. The approach seeks to optimize delivery schedules by accounting for technical constraints such as limited drone battery capacity, payload restrictions, recharging or en route charging, and regulatory no fly zones, while maintaining computational feasibility for practical application (Mahmoodi et al., 2025; Cicek et al., 2025). Empirical analysis demonstrates the trade offs between cost, operational time, and environmental impact, with drone truck parallel delivery models showing up to ~20% reduction in carbon emissions compared to fuel powered truck only systems in high density settings (Bao et al., 2025). The findings contribute to the growing body of literature on sustainable logistics by offering both theoretical and applied perspectives. The proposed algorithm highlights the potential of hybrid truck drone models and e cargo bike integration as viable pathways to reducing emissions and improving efficiency in last mile delivery. Beyond academic relevance, the results may guide policymakers, logistics providers, and urban planners in designing cleaner, smarter, and more resilient urban freight transport systems aligned with the EU Green Deal and the European Commission’s sustainability strategies (Levrey, 2024; Sustainable Urban Logistics Plans, EU, 2023).
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Lkw-Drone Liferung Algorithm für Lkw-Drone Lieferungen Paket Lieferung mit Lkw-Drone kombination Hybrid Paketlieferungsmodell Urban Paketlieferung mit Lkw-Drone
Schlagwörter
(Englisch)
Drone-Truck Delivery Solution algorithm Dorne-Truck delivery Urban Parcel Delivery Solution Algorithm Urban Parcel Delivery with DroneTruck Hybride Parceldelivery Model
Autor*innen
Márk Lidi
Haupttitel (Englisch)
A solution technique for the truck and drone parcel delivery problem
Paralleltitel (Deutsch)
Ein Lösungsansatz für das Truck-and-Drone-Paketauslieferungsproblem
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
VIII, 192 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Karl Franz Dörner
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.03 Methoden und Techniken der Betriebswirtschaft
AC Nummer
AC17701023
Utheses ID
78074
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |