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Resumen Junto con el auge de la entrega de 'última milla' en la logística urbana contemporánea, los drones han demostrado un potencial comercial, dado su destacado desempeño en los tres aspectos de la sostenibilidad. Sin embargo, como dispositivos alimentados por baterías de iones de litio, los méritos sociales y ambientales de los drones pueden ser anulados por el reciclaje y la eliminación de baterías. Para mantener el rendimiento económico, pero minimizar los negativos ambientales, el uso compartido de flotas se aplica ampliamente en el campo del transporte, con el objetivo de crear sinergias dentro de la industria y aumentar el uso general de la flota. Sin embargo, si se duda de la transparencia de una plataforma de uso compartido, se descontará la capacidad de compartir de la plataforma. Conocida por sus méritos transparentes y seguros, la tecnología blockchain ofrece nuevas oportunidades para mejorar las soluciones de uso compartido existentes. En particular, la estructura descentralizada y el algoritmo de cifrado de datos ofrecidos por blockchain permiten que cada participante tenga un acceso igual a los recursos compartidos sin socavar los problemas de seguridad. Por lo tanto, este estudio explora la implementación de una solución de uso compartido de flotas habilitada por blockchain para optimizar las operaciones de drones, considerando el desgaste y los efectos de eliminación de baterías. A diferencia del enrutamiento clásico de vehículos con problemas de uso compartido de flotas, esta investigación es más desafiante, con múltiples objetivos (es decir, el camino más corto y los menos tiempos de carga), y considera diferentes niveles de capacidades de uso compartido. En este estudio, proponemos un modelo de programación entera mixta para formular el problema planteado y resolverlo con un algoritmo personalizado de ramificación y precio. A través de extensos experimentos, se articula primero el rendimiento computacional de nuestra solución propuesta, y luego se refleja la efectividad de usar blockchain para mejorar la optimización general, demostrando una serie de factores críticos influyentes con importancia gerencial.
Xia et al. (Vie,) estudiaron esta cuestión.