Questa guida mostra come il numero di veicoli forniti in una soluzione di ottimizzazione del percorso può variare in base ai parametri di richiesta.
L'API Route Optimization non solo ottimizza l'ordine di completamento delle spedizioni, ma assegna anche le spedizioni ai veicoli per ottimizzare i costi in base ai vincoli che gestisci.
Nel primo esempio, il numero di veicoli corrisponde al numero di spedizioni, con tutti i veicoli che condividono le stesse proprietà di costo e posizione. Ogni veicolo ha un costo per ora di funzionamento e un costo per chilometro percorso, che contribuirà a ridurre al minimo il tempo e la distanza di percorrenza. Ci si potrebbe aspettare che a più veicoli vengano assegnate le spedizioni, ma la risposta di esempio mostra la soluzione più economica in base ai parametri del modello di costo specificati.
Esempio di richiesta con più veicoli
{ "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 } ] } }
Visualizzare una risposta alla richiesta con più veicoli
{ "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 } } }
Il risolutore assegna tutte le spedizioni a un solo veicolo, saltandone una nonostante l'ampia disponibilità di veicoli. Questo perché il costo di gestione di veicoli aggiuntivi è troppo elevato per essere giustificato e non è conveniente per nessun veicolo completare la spedizione saltata, dato il basso costo della penale.
Nonostante la capacità del veicolo disponibile, un veicolo può eseguire tutte le spedizioni assegnate nel modo più conveniente. I veicoli nella richiesta non hanno la proprietà usedIfRouteIsEmpty impostata (per maggiori dettagli, consulta la documentazione del messaggio Vehicle (REST, gRPC)) e quindi non comportano costi se non utilizzati.
La modifica dei parametri di costo per dare la priorità alle soluzioni più brevi a livello globale anziché ai percorsi dei veicoli più brevi singolarmente fa sì che più veicoli partecipino alla soluzione. La richiesta di esempio successiva sostituisce Vehicle.costPerHour con
ShipmentModel.globalDurationCostPerHour globale, dando la priorità alle soluzioni
più brevi in totale durante il tempo di funzionamento per un determinato veicolo. Anche il costo della penalità per shipment[1] viene aumentato per ridurre la probabilità che venga saltato.
Vedi un esempio di richiesta che utilizza
globalDurationCostPerHour
{ "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 } ] } }
Il risultato mostra che l'utilizzo del parametro del costo globale per ora comporta l'utilizzo di tutti e tre i veicoli anziché di uno solo.
Visualizza una risposta alla richiesta utilizzando
globalDurationCostPerHour
{ "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 } } }
In questa risposta, tutti e tre i veicoli sono in uso (secondo metrics.usedVehicleCount)
a ogni veicolo è stata assegnata una spedizione da completare. Con località di partenza, località di destinazione e costPerKilometer identici, tutti e tre i veicoli sono effettivamente intercambiabili, quindi non importa quale spedizione viene assegnata a quale veicolo.
globalDurationCostPerHour consente all'ottimizzatore di trovare una soluzione complessivamente più breve: la differenza tra earliestVehicleStartTime e latestVehicleEndTime è di soli 18 minuti e 54 secondi rispetto ai 28 minuti e 22 secondi della risposta precedente. Detto questo, il valore di metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer è aumentato, riflettendo una maggiore distanza totale percorsa dai tre veicoli usati. Questo è un esempio di come il modello di costo ti consente di fare compromitti:
- Aumento del costo del tempo globale: aumenta l'utilizzo del veicolo per ridurre al minimo il tempo di completamento complessivo, a costo di una maggiore distanza del veicolo e del tempo trascorso in transito.
- Aumento del costo del tempo del veicolo: riduci l'utilizzo del veicolo e il tempo trascorso in transito, a costo di una soluzione complessiva più lunga.
Tieni presente che il valore globalDurationCostPerHour pari a 150,0 in questo esempio è impostato su tre volte il valore costPerHour pari a 50,0 dei singoli veicoli dell'esempio precedente. Questo valore del costo globale prevede in effetti che tutti e tre i veicoli operino contemporaneamente, ma in ambienti pratici queste ipotesi potrebbero non riflettere la realtà e potrebbero in effetti avere un effetto negativo sulla qualità dei risultati.
Come descritto in Parametri del modello di costo, tutti i parametri di costo sono espressi nelle stesse unità adimensionali, ma possono avere significati molto diversi. In genere, i valori dei parametri del modello di costo devono essere basati il più possibile sulla realtà, poiché costi artificiali come quelli in questo esempio possono causare l'ottimizzazione dell'API per scopi che non corrispondono alle tue intenzioni.