इस गाइड में बताया गया है कि अनुरोध पैरामीटर के आधार पर, रास्ते के ऑप्टिमाइज़ेशन के समाधान में दिए गए वाहनों की संख्या कैसे अलग-अलग हो सकती है.
रूट ऑप्टिमाइज़ेशन एपीआई, शिपमेंट पूरा करने के क्रम को ऑप्टिमाइज़ करने के साथ-साथ, उन शिपमेंट को वाहनों को असाइन भी करता है, ताकि आपकी तय की गई सीमाओं के तहत लागत को ऑप्टिमाइज़ किया जा सके.
पहले उदाहरण में, वाहनों की संख्या शिपमेंट की संख्या से मेल खाती है. साथ ही, सभी वाहनों की कीमत और जगह की प्रॉपर्टी एक जैसी हैं. हर वाहन के लिए, चलने के हर घंटे और तय की गई हर किलोमीटर की लागत तय होती है. इससे यात्रा के समय और दूरी को कम करने में मदद मिलती है. ऐसा हो सकता है कि एक से ज़्यादा वाहनों को शिपमेंट के लिए असाइन किया गया हो. हालांकि, जवाब के उदाहरण में, लागत मॉडल के तय पैरामीटर के हिसाब से, कम से कम लागत का समाधान दिखाया गया है.
एक से ज़्यादा वाहनों के लिए अनुरोध का उदाहरण देखें
{
"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
}
]
}
}
एक से ज़्यादा वाहनों के लिए किए गए अनुरोध का जवाब देखना
{
"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
}
}
}
सॉल्वर, सभी शिपमेंट को सिर्फ़ एक वाहन को असाइन करता है. ऐसा तब भी होता है, जब वाहन की काफ़ी संख्या उपलब्ध हो. ऐसा इसलिए है, क्योंकि अतिरिक्त वाहनों को चलाने की लागत बहुत ज़्यादा है. साथ ही, शिपिंग के लिए लगने वाले जुर्माने की कम कीमत को देखते हुए, किसी भी वाहन के लिए, छूटे हुए शिपमेंट को पूरा करना किफ़ायती नहीं है.
गाड़ी की उपलब्ध क्षमता के बावजूद, एक गाड़ी, असाइन की गई सभी शिपमेंट को सबसे किफ़ायती तरीके से पूरा कर सकती है. अनुरोध में मौजूद वाहनों के लिए, usedIfRouteIsEmpty प्रॉपर्टी सेट नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Vehicle मैसेज दस्तावेज़ (REST, gRPC) देखें. इसलिए, अगर इनका इस्तेमाल नहीं किया जाता है, तो इनके लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता.
वाहन के लिए अलग-अलग रास्तों के बजाय, दुनिया भर में कम समय में यात्रा करने के समाधानों को प्राथमिकता देने के लिए, लागत के पैरामीटर में बदलाव करने पर, ज़्यादा वाहन इस समाधान में हिस्सा लेते हैं. अगले उदाहरण में, Vehicle.costPerHour को ग्लोबल ShipmentModel.globalDurationCostPerHour से बदल दिया गया है. साथ ही, ऐसे समाधानों को प्राथमिकता दी गई है जो किसी भी वाहन के लिए, ऑपरेटिंग समय के कुल समय में कम होते हैं. shipment[1] को स्किप किए जाने की संभावना कम करने के लिए, इसके लिए लगने वाले जुर्माने की रकम भी बढ़ाई गई है.
globalDurationCostPerHour का इस्तेमाल करके अनुरोध का उदाहरण देखें
{
"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
}
]
}
}
नतीजे से पता चलता है कि हर घंटे की वैश्विक लागत पैरामीटर का इस्तेमाल करने पर, सिर्फ़ एक के बजाय तीन वाहनों का इस्तेमाल किया जाता है.
globalDurationCostPerHour का इस्तेमाल करके, अनुरोध का जवाब देखना
{
"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
}
}
}
इस जवाब में, तीनों वाहन इस्तेमाल में हैं (metrics.usedVehicleCount के हिसाब से)
और हर वाहन के लिए एक शिपमेंट असाइन किया गया है. शुरुआत और आखिर की जगहें और costPerKilometer एक जैसी होने पर, तीनों वाहनों को एक-दूसरे के साथ बदला जा सकता है. इसलिए, यह मायने नहीं रखता कि शिपमेंट को किस वाहन के लिए असाइन किया गया है.
globalDurationCostPerHour की वजह से, ऑप्टिमाइज़र को ऐसा समाधान मिलता है जो कुल मिलाकर कम समय में पूरा होता है: earliestVehicleStartTime और latestVehicleEndTime के बीच का अंतर सिर्फ़ 18 मिनट 54 सेकंड है, जबकि पिछले जवाब में यह अंतर 28 मिनट और 22 सेकंड था. हालांकि, metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer की वैल्यू बढ़ गई है. इससे पता चलता है कि इस्तेमाल किए गए तीन वाहनों से तय की गई कुल दूरी ज़्यादा है. इस उदाहरण में, लागत मॉडल की मदद से ट्रेड-ऑफ़ करने का एक तरीका बताया गया है:
- ग्लोबल टाइम कॉस्ट में बढ़ोतरी: पूरे सफ़र को कम से कम समय में पूरा करने के लिए, वाहन के इस्तेमाल को बढ़ाएं. हालांकि, इससे वाहन की दूरी और यात्रा में लगने वाला समय बढ़ जाएगा.
- वाहन के इस्तेमाल में लगने वाले समय की लागत बढ़ना: वाहन के इस्तेमाल और यात्रा में लगने वाले समय को कम करने के लिए, पूरे सलूशन को पूरा होने में ज़्यादा समय लग सकता है.
ध्यान दें कि इस उदाहरण में globalDurationCostPerHour की वैल्यू 150.0 है, जो पिछले उदाहरण में अलग-अलग वाहनों की costPerHour वैल्यू 50.0 की तीन गुनी है. ग्लोबल लागत की यह वैल्यू, इस बात पर आधारित होती है कि तीनों वाहन एक साथ चलेंगे. हालांकि, असल में ऐसा हो सकता है कि ये वैल्यू ज़रूरी शर्तों के मुताबिक न हों. साथ ही, इनसे नतीजों की क्वालिटी पर भी बुरा असर पड़ सकता है.
लागत मॉडल के पैरामीटर में बताया गया है कि लागत के सभी पैरामीटर, एक जैसी डाइमेंशनलेस यूनिट में दिखाए जाते हैं. हालांकि, इनका मतलब बहुत अलग हो सकता है. आम तौर पर, लागत मॉडल पैरामीटर की वैल्यू ज़्यादा से ज़्यादा हकीकत के मुताबिक होनी चाहिए, क्योंकि इस उदाहरण में बताई गई तरह की कृत्रिम लागतों की वजह से, एपीआई उन लक्ष्यों के लिए ऑप्टिमाइज़ हो सकता है जो आपके इंटेंट से मेल नहीं खाते.