Das Forschungsprojekt hat das Ziel, die bestehenden Versorgungslücken im Bereich der Mobilität im ländlichen Raum zu schließen. Hierfür wurden Transportkonzepte entwickelt, welche eine Symbiose der Kurzstreckentransporte von Personen und der Zustellung von Gütern auf der letzten Meile vorsehen. Da die Nachfrage nach Personentransporten im Laufe des Tages stark schwankt und hauptsächlich auf die Hauptverkehrszeiten des Berufsverkehrs ausgerichtet ist, könnte ein Teil der Fahrzeugflotte in den Nebenverkehrszeiten zusätzlich Güteraufträge bedienen. Zu diesem Zweck sollen autonome Kleinbusse, sogenannte Shared Autonomous Vehicles, mit elektrischem Antrieb zum Einsatz kommen. 

Um dieses Vorhaben zu unterstützen, betrachtet diese Arbeit relevante Ansätze aus der Literatur für die Modellierung von kombinierten Personen- und Gütertransportsystemen. Aufbauend auf dieser Informationsbasis wurden ein mathematisches Modell und ein heuristischer Lösungsalgorithmus für die Problemstellung der Tourenplanung im vorliegenden Praxisfall entwickelt. Ersteres erweitert das in der Literatur weit verbreitete Dial-a-Ride Problem 

um die zusätzlichen Anforderungen des Praxisfalls. Die Heuristik basiert auf einer Adaptive Large Neighborhood Search mit Simulated Annealing Umgebung.

Diese Modelle wurden anschließend implementiert, um deren Verhalten in numerischen Experimenten zu analysieren. Hierfür wurde eine umfangreiche Datenmodellierung vorangestellt, in der aus großen Datensätzen repräsentative Beispielinstanzen erstellt wurden. Anhand von definierten Leistungskennzahlen konnten die Lösungen der beiden Modelle verglichen werden. Bedingt durch die hohe Komplexität des gemischt-ganzzahligen Problems übertraf das mathematische Modell unter dem gesetzten Zeitlimit die Lösungen der Heuristik nur selten. In einer anschließenden Parametrisierung der Anzahl der verfügbaren Fahrzeuge war mit einer steigenden Anzahl eine Verbesserung des Profits und der Servicequalität des Systems erkennbar, welche jedoch einer Sättigungskurve folgt.