Impact of drone delivery on sustainability and cost: Realizing the UAV potential through vehicle routing optimization

Chiang, W.-C., Li, Y., Shang, J., & Urban, T. L. · 2019

citation-level

Een veel aangehaalde formulering van drone-bezorging als routeringsprobleem voor zowel koolstof als kosten. Het staat hier als waarschuwing om een rekenkundige besparing niet te lezen als een meting op straat. In de naamregel van de uitgever staat Yuyu Li als tweede auteur.

Volgens het abstract presenteren ze een gemengd-geheeltallig model voor groene routeplanning en een genetisch algoritme voor drone-bezorging op de laatste kilometer. Uit een uitgebreid rekenexperiment concluderen ze dat de resultaten de stelling sterk ondersteunen dat optimaal gerouteerde drone-bezorging energie bespaart, koolstof vermindert en gunstig is voor zowel kosten als milieu.

Wat wordt ondersteund, is een bewering over hun model en hun instanties. De uitgangspunten verschillen van die van Stolaroff en collega's, die extra energie voor het magazijn centraal stellen, en van die van Kirschstein, die vond dat bezorging uitsluitend met drones zwaar uitpakt bij stedelijke dichtheid. Wis de uitgangspunten niet uit om ze vervolgens te middelen. De tabellen zijn voor deze kaart niet opnieuw doorgerekend.