이 가이드에서는 경로 최적화 솔루션에서 제공되는 차량 수가 요청 매개변수에 따라 어떻게 달라지는지 보여줍니다.
Route Optimization API는 배송 완료 주문을 최적화할 뿐만 아니라 관리하는 제약 조건 하에 비용을 최적화하기 위해 이러한 배송을 차량에 할당하기도 합니다.
첫 번째 예에서 차량 수는 배송 수와 일치하며 모든 차량은 동일한 비용 및 위치 속성을 공유합니다. 각 차량에는 운행 시간당 비용과 킬로미터당 비용이 있어서 이동 시간과 거리를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 여러 차량에 운송이 할당될 것으로 예상할 수 있지만 예시 응답은 지정된 비용 모델 매개변수를 고려한 최저 비용 솔루션을 보여줍니다.
여러 차량과 관련된 요청 예 보기
{
"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
}
]
}
}
여러 차량의 요청에 대한 응답 보기
{
"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
}
}
}
솔버는 충분한 차량 가용성에도 불구하고 한 건의 배송을 건너뛰며 모든 배송을 차량 한 대에만 할당합니다. 이는 추가 차량 운행 비용이 너무 높으며 낮은 위약금으로 인해 어떤 차량도 건너뛴 배송을 완료하는 것이 비용 효율적이지 않기 때문입니다.
이용 가능한 차량 용량에도 불구하고 차량 한 대는 할당된 모든 배송을 가장 비용 효율적인 방식으로 처리할 수 있습니다. 요청에 포함된 차량에는 usedIfRouteIsEmpty 속성이 설정되어 있지 않으므로 (자세한 내용은 Vehicle 메시지 문서 (REST, gRPC) 참고). 따라서 사용하지 않을 경우 비용이 발생하지 않습니다.
비용 매개변수를 개별적으로 더 짧은 차량 경로가 아닌 전역적으로 짧은 솔루션에 우선순위를 두도록 변경하면 더 많은 차량이 솔루션에 참여하게 됩니다. 다음 요청 예시에서는 Vehicle.costPerHour를 전역 ShipmentModel.globalDurationCostPerHour로 대체하여 특정 차량의 전체 운영 시간 중 전체가 더 짧은 솔루션에 우선순위를 둡니다. 건너뛸 가능성을 줄이기 위해 shipment[1]의 페널티 비용도 증가합니다.
globalDurationCostPerHour를 사용한 요청 예 보기
{
"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
}
]
}
}
결과적으로 전역 시간당 비용 비용 매개변수를 사용하면 차량 한 대뿐 아니라 세 대의 차량이 모두 사용되는 것을 알 수 있습니다.
globalDurationCostPerHour를 사용하여 요청에 대한 응답 확인
{
"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
}
}
}
이 응답에서는 3대의 차량이 모두 사용 중이며 (metrics.usedVehicleCount당) 각 차량에 하나의 배송을 완료하도록 할당됩니다. 출발 위치, 종료 위치, costPerKilometer가 동일하면 3개의 차량을 모두 사실상 상호 교환할 수 있으므로 어떤 배송이 어떤 차량에 할당되는지는 중요하지 않습니다.
globalDurationCostPerHour를 사용하면 옵티마이저가 전반적으로 더 짧은 솔루션을 찾습니다. earliestVehicleStartTime과 latestVehicleEndTime의 차이는 이전 응답의 28분 22초와 달리 18분 54초입니다. 하지만 metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer가 증가하여 중고차 3대의 총 이동 거리가 더 많아졌습니다. 이는 비용 모델을 통해 다음과 같은 장단점을 수행할 수 있는 한 가지 방법을 보여줍니다.
- 전 세계 시간 비용 증가: 차량 이용 거리와 이동 시간은 늘어나지만 전체 완료 시간을 최소화하기 위해 차량 사용률을 높입니다.
- 차량 시간 비용 증가: 전체 솔루션을 더 길게 사용하는 대신 차량 사용률과 운송 시간을 줄일 수 있습니다.
이 예에서 globalDurationCostPerHour 값 150.0은 이전 예의 개별 차량 costPerHour인 50.0의 3배로 설정됩니다. 이러한 전역 비용 값은 사실상 세 차량이 모두 동시에 작동할 것으로 예상하지만, 실제 상황에서는 이러한 가정이 현실을 반영하지 않을 수 있으며 실제로 결과 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
비용 모델 매개변수에 설명된 대로 모든 비용 매개변수는 동일한 측정기준 없는 단위로 표현되지만 의미가 매우 다를 수 있습니다. 일반적으로 비용 모델 매개변수 값은 최대한 현실에 근거해야 합니다. 이 예와 같은 인위적인 비용으로 인해 API가 개발자의 의도와 일치하지 않는 목표에 맞게 최적화할 수 있기 때문입니다.