ফ্লিট রাউটিং: যানবাহনে চালান বরাদ্দ করা

এই নির্দেশিকাটি দেখায় যে রুট অপ্টিমাইজেশন সমাধানে প্রদত্ত যানবাহনের সংখ্যা অনুরোধের পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে কীভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।

রুট অপ্টিমাইজেশন এপিআই কেবল শিপমেন্ট কমপ্লিশন অর্ডারকেই অপ্টিমাইজ করে না, বরং আপনার পরিচালনা করা সীমাবদ্ধতার মধ্যে খরচ অপ্টিমাইজ করার জন্য যানবাহনগুলিতে সেই শিপমেন্টগুলিও বরাদ্দ করে।

প্রথম উদাহরণে, যানবাহনের সংখ্যা চালানের সংখ্যার সাথে মিলে যায়, যেখানে সমস্ত যানবাহনের খরচ এবং অবস্থানের বৈশিষ্ট্য একই। প্রতিটি যানবাহনের প্রতি অপারেটিং ঘন্টা এবং ভ্রমণকৃত কিলোমিটারের জন্য খরচের একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ রয়েছে, যা ভ্রমণের সময় এবং দূরত্ব কমাতে সাহায্য করবে। কেউ হয়তো একাধিক যানবাহন চালানের জন্য বরাদ্দ করা হবে বলে আশা করতে পারে, তবে উদাহরণের প্রতিক্রিয়াটি নির্দিষ্ট খরচ মডেল প্যারামিটারের ভিত্তিতে সর্বনিম্ন খরচের সমাধান দেখায়।

একাধিক যানবাহনের একটি উদাহরণ অনুরোধ দেখুন

{
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 5.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 50.0
      }
    ],
    "vehicles": [
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerHour": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerHour": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerHour": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      }
    ]
  }
}
    

একাধিক যানবাহনের অনুরোধের প্রতিক্রিয়া দেখুন

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-14T00:08:55Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-14T00:21:21Z",
          "detour": "572s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "235s",
          "travelDistanceMeters": 795,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "235s",
          "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "496s",
          "travelDistanceMeters": 1893,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "496s",
          "startTime": "2023-01-14T00:13:05Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-14T00:25:31Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 2,
        "travelDuration": "902s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "800s",
        "totalDuration": "1702s",
        "travelDistanceMeters": 3353
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
        "model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889
      },
      "routeTotalCost": 57.168888888888887
    },
    {
      "vehicleIndex": 1
    },
    {
      "vehicleIndex": 2
    }
  ],
  "skippedShipments": [
    {
      "index": 1
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 2,
      "travelDuration": "902s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "800s",
      "totalDuration": "1702s",
      "travelDistanceMeters": 3353
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
    "totalCost": 62.168888888888887,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889,
      "model.shipments.penalty_cost": 5,
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53
    }
  }
}
    

সমাধানকারী কেবলমাত্র একটি গাড়িতে সমস্ত চালান বরাদ্দ করে, পর্যাপ্ত যানবাহনের উপলব্ধতা থাকা সত্ত্বেও একটি চালান এড়িয়ে যায়। এর কারণ হল অতিরিক্ত যানবাহন পরিচালনার খরচ খুব বেশি এবং কম জরিমানা খরচের কারণে কোনও গাড়ির জন্য বাদ দেওয়া চালানটি সম্পূর্ণ করা সাশ্রয়ী নয়। উপলব্ধ যানবাহনের ক্ষমতা থাকা সত্ত্বেও, একটি গাড়ি সবচেয়ে সাশ্রয়ী উপায়ে সমস্ত নির্ধারিত চালান সম্পাদন করতে পারে। অনুরোধে থাকা যানবাহনগুলিতে usedIfRouteIsEmpty সম্পত্তি সেট নেই (বিস্তারিত জানার জন্য Vehicle বার্তা ডকুমেন্টেশন ( REST , gRPC ) দেখুন), তাই অব্যবহৃত থাকলে তাদের কোনও খরচ হয় না।

খরচের প্যারামিটার পরিবর্তন করে বিশ্বব্যাপী ছোট যানবাহন রুটের পরিবর্তে ছোট যানবাহনকে অগ্রাধিকার দেওয়া হলে সমাধানে আরও বেশি যানবাহন অংশগ্রহণ করবে। পরবর্তী উদাহরণের অনুরোধটি Vehicle.costPerHour কে বিশ্বব্যাপী ShipmentModel.globalDurationCostPerHour দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, যে কোনও যানবাহনের জন্য অপারেটিং সময়ের তুলনায় মোট কম সমাধানগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়। shipment[1] ও বৃদ্ধি করা হয় যাতে এটি এড়িয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা কম হয়।

globalDurationCostPerHour ব্যবহার করে একটি উদাহরণ অনুরোধ দেখুন

{
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
    "globalDurationCostPerHour": 150.0,
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 75.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 50.0
      }
    ],
    "vehicles": [
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      }
    ]
  }
}
    

ফলাফল দেখায় যে বিশ্বব্যাপী খরচ প্রতি ঘন্টা খরচ প্যারামিটার ব্যবহার করার ফলে কেবল একটির পরিবর্তে তিনটি গাড়িই ব্যবহৃত হচ্ছে।

globalDurationCostPerHour ব্যবহার করে অনুরোধের প্রতিক্রিয়া দেখুন।

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:20Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-14T00:09:19Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "409s",
          "travelDistanceMeters": 1371,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "409s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-14T00:13:29Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "580s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "980s",
        "travelDistanceMeters": 2036
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.36
      },
      "routeTotalCost": 20.36
    },
    {
      "vehicleIndex": 1,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2023-01-14T00:08:24Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "354s",
          "travelDistanceMeters": 1192,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "354s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "380s",
          "travelDistanceMeters": 1190,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "380s",
          "startTime": "2023-01-14T00:12:34Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "734s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "1134s",
        "travelDistanceMeters": 2382
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 23.82
      },
      "routeTotalCost": 23.82
    },
    {
      "vehicleIndex": 2,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:14Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-14T00:06:25Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "235s",
          "travelDistanceMeters": 795,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "235s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "339s",
          "travelDistanceMeters": 1276,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "339s",
          "startTime": "2023-01-14T00:10:35Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "574s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "974s",
        "travelDistanceMeters": 2071
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.71
      },
      "routeTotalCost": 20.71
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 3,
      "travelDuration": "1888s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "1200s",
      "totalDuration": "3088s",
      "travelDistanceMeters": 6489
    },
    "usedVehicleCount": 3,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
    "totalCost": 112.14,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 64.89,
      "model.global_duration_cost_per_hour": 47.25
    }
  }
}
    

এই প্রতিক্রিয়ায়, তিনটি যানবাহনই ব্যবহার করা হচ্ছে ( metrics.usedVehicleCount অনুসারে) এবং প্রতিটি যানবাহনকে একটি করে চালান সম্পূর্ণ করার জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। অভিন্ন শুরুর অবস্থান, শেষের অবস্থান এবং costPerKilometer সহ, তিনটি যানবাহনই কার্যকরভাবে বিনিময়যোগ্য, তাই কোন চালান কোন যানবাহনে বরাদ্দ করা হয়েছে তা বিবেচ্য নয়।

globalDurationCostPerHour এর ফলে অপ্টিমাইজার সামগ্রিকভাবে কম সময়ের সমাধান খুঁজে পায়: earliestVehicleStartTime এবং latestVehicleEndTime এর মধ্যে পার্থক্য মাত্র ১৮ মিনিট ৫৪ সেকেন্ড, যেখানে আগের উত্তরে ছিল ২৮ মিনিট ২২ সেকেন্ড। তবে, metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer বৃদ্ধি পেয়েছে, যা তিনটি ব্যবহৃত যানবাহনের মোট ভ্রমণের দূরত্বকে আরও বেশি প্রতিফলিত করে। এটি একটি উপায় প্রদর্শন করে যেখানে cost মডেল আপনাকে বিনিময় করতে দেয়:

  • বিশ্বব্যাপী সময়ের ব্যয় বৃদ্ধি: যানবাহনের ব্যবহার বৃদ্ধি করে সামগ্রিক সমাপ্তির সময় কমানো, যানবাহনের দূরত্ব এবং পরিবহনে ব্যয়িত সময়ের ব্যয় বৃদ্ধি।
  • যানবাহনের সময় ব্যয় বৃদ্ধি: দীর্ঘস্থায়ী সামগ্রিক সমাধানের বিনিময়ে যানবাহনের ব্যবহার এবং পরিবহনে ব্যয়িত সময় হ্রাস করা।

মনে রাখবেন যে এই উদাহরণে ১৫০.০ এর globalDurationCostPerHour মানটি পূর্ববর্তী উদাহরণের তুলনায় পৃথক যানবাহনের ৫০.০ এর costPerHour এর তিনগুণ নির্ধারণ করা হয়েছে। এই global costvalue কার্যকরভাবে আশা করে যে তিনটি যানবাহন একই সাথে চলবে, কিন্তু বাস্তবে এই ধরণের অনুমান বাস্তবতা প্রতিফলিত নাও হতে পারে এবং বাস্তবে ফলাফলের মানের উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে।

Cost Model Parameters -এ বর্ণিত হিসাবে, সমস্ত খরচ প্যারামিটার একই মাত্রাবিহীন ইউনিটে প্রকাশ করা হয় কিন্তু এর অর্থ খুব আলাদা হতে পারে। সাধারণত, খরচ মডেল প্যারামিটার মানগুলি যতটা সম্ভব বাস্তবতার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা উচিত, কারণ এই উদাহরণের মতো কৃত্রিম খরচ API-কে এমন উদ্দেশ্যগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করতে পারে যা আপনার উদ্দেশ্যের সাথে মেলে না।