Localizzazione ottimale di una rete di depositi per le consegne tramite droni

Abstract

La tesi analizza un problema di ottimizzazione della distribuzione di depositi, dai quali partono droni per effettuare delle consegne. Con la crescita dell’e-commerce, è diventato fondamentale trovare soluzioni per la logistica più efficienti e meno inquinanti. Questo studio propone l’utilizzo di droni, i quali offrono vari benefici, come la riduzione delle emissioni di CO2 e la capacità di evitare il traffico stradale. A tal proposito, viene sviluppato un modello matematico per ottimizzare la posizione di depositi, con lo scopo di massimizzare la copertura territoriale e, contemporaneamente, di minimizzare i costi di installazione. La formulazione matematica si basa su dati variabili a seconda delle circostanze e tiene conto di vincoli prestabiliti. Questo modello viene poi applicato ad un caso di studio condotto nella città di Genova, utilizzando software specifici per organizzare i dati territoriali e implementare l’algoritmo. Pur riconoscendo la complessità e i limiti che caratterizzano una nuova tecnologia come i droni, l’analisi dei risultati evidenzia che una pianificazione attenta può ottimizzare la rete di depositi e renderla più efficiente.

This thesis analyzes a problem of optimizing the distribution of depots, from which drones depart to make deliveries. With the growth of e-commerce, it has become crucial to find more efficient and less polluting solutions for logistics. This study proposes the use of drones, which offer various benefits, such as reduced CO2 emissions and the ability to avoid road traffic. In this regard, a mathematical model is developed to optimize the location of depots, with the aim of maximizing spatial coverage while minimizing deployment costs. The mathematical formulation is based on data that vary according to circumstances and considers predetermined constraints. This model is then applied to a case study conducted in the city of Genoa, using specific software to organize spatial data and implement the algorithm. While recognizing the complexity and limitations that characterize a new technology such as drones, the analysis of the results shows that careful planning can optimize the depot network and make it more efficient.