In dieser Arbeit werden Lösungsansätze für zwei Probleme im Bereich der urbanen Luftverkehrsmobilität vorgeschlagen und untersucht, wobei die unterschiedlichen Perspektiven vieler Interessengruppen, einschließlich sozial-gesellschaftlicher Interessen, berücksichtigt werden. Das multikriterielle Pfadplanungsproblem sucht nach Pareto-optimalen, dreidimensionalen und glatten Pfaden zwischen zwei gegebenen Punkten in der Stadt. Das multikriterielle Verkehrsnetzoptimierungsproblem sucht nach Pareto-optimalen und dreidimensionalen Transportnetzen, die aus einer gegebenen Menge an Pfaden konstruiert werden können. Da diese Arbeit auch explizit soziale Kriterien in diesen Problemen berücksichtigt, besitzt sie neben der praktischen auch eine sozial-gesellschaftliche Relevanz. Diese Arbeit analysiert die beiden Probleme und stellt zunächst eine neue Methode vor, das erste effizient zu lösen. Es wird weiterhin aufgezeigt, wie die optimierten Pfade zu einem dreidimensionalen Verkehrsnetz kombiniert werden können. Anschließend wird ein zweites neues Framework präsentiert, um das entstandene Netzwerk hinsichtlich mehrerer Kriterien zu optimieren. Dann wird untersucht, welchen Einfluss die Integration sozialer Kriterien auf die ökonomischen Kosten der erhaltenen Netzwerke hat. Anhand von Geodaten aus vier verschiedenen Städten wurden Pfade und Verkehrsnetze optimiert, um die Effizienz des Pfadplanungsframeworks im Vergleich zu aktuellen Methoden zu bewerten und im Weiteren die erhaltenen Verkehrsnetzwerke mit denen herkömmlicher Strategien zu vergleichen. Das entwickelte Pfadplanungsframework zeigte einen deutlichen Vorteil gegenüber vergleichbaren Ansätzen. In den unter Einbeziehung sozialer Kriterien optimierten Verkehrsnetzen stieg die soziale Akzeptanz deutlich stärker als die monetären Kosten. Eine wichtige Erkenntnis der Arbeit ist, dass das multikriterielle Pfadplanungsproblem im dreidimensionalen Planungsraum durch eine intelligente Kombination bestehender Algorithmen und unter Einbeziehung von drei neuen Algorithmen effizient gelöst werden kann. Darüber hinaus ist es vorteilhaft, immer dann soziale Kriterien in Optimierungsprobleme zu integrieren, wenn die erhaltenen Lösungen die Grundlage für Entscheidungen im Spannungsfeld zwischen Ökonomie und menschlichem Wohlergehen bilden.