El desarrollo de nuevos conceptos para ciudades inteligentes y la aplicación de drones en este ámbito requieren una arquitectura diferente para las estaciones de los drones (nidos) y su ubicación. Las estaciones de los drones están diseñadas para proteger a los drones de peligros y utilizan mecanismos de carga como paneles solares para recargarlos. Aumentar el número de drones en las ciudades inteligentes dificulta encontrar la estación óptima a la que cada drone debe regresar después de realizar su misión. En la técnica clásica ordenada, cada drone regresa a su estación preasignada, lo que se ha demostrado que no es muy eficiente. Se utilizan algoritmos codiciosos y de Kuhn-Munkres (húngaro) para emparejar el drone con la mejor estación de anidación. En este estudio se investigan tres escenarios diferentes: (1) drones con el mismo nivel de energía, (2) drones con diferentes niveles de energía y (3) drones y estaciones con diferentes niveles de energía. Los resultados muestran que se puede lograr una reducción del consumo de energía del 25-80% aplicando los algoritmos de Kuhn-Munkres y codiciosos en el emparejamiento drone-nido en comparación con las estaciones preasignadas. También se ha diseñado una interfaz gráfica de usuario para demostrar el emparejamiento drone-estación a través de los algoritmos de Kuhn-Munkres y codiciosos.