В этом руководстве показано, как количество транспортных средств, предоставляемых в решении по оптимизации маршрута, может меняться в зависимости от параметров запроса.
API оптимизации маршрута не только оптимизирует порядок выполнения отправлений, но также распределяет эти отправления по транспортным средствам, чтобы оптимизировать затраты в соответствии с ограничениями, которыми вы управляете.
В первом примере количество транспортных средств соответствует количеству поставок, при этом все транспортные средства имеют одинаковые свойства стоимости и местоположения. У каждого транспортного средства есть стоимость за час работы и стоимость за пройденный километр, что поможет минимизировать время и расстояние в пути. Можно было бы ожидать, что партиям будут назначены несколько транспортных средств, но пример ответа показывает решение с наименьшей стоимостью с учетом указанных параметров модели затрат.
См. пример запроса с несколькими транспортными средствами.
{
"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
}
]
}
}
Посмотреть ответ на запрос с несколькими автомобилями
{
"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
}
}
}
Решающая программа назначает все поставки только одному транспортному средству, пропуская одну отправку, несмотря на достаточную доступность транспортных средств. Это связано с тем, что стоимость эксплуатации дополнительных транспортных средств слишком высока, чтобы ее можно было оправдать, и для любого транспортного средства нецелесообразно завершать пропущенную партию, учитывая низкую стоимость штрафов. Несмотря на наличие вместимости транспортных средств, одна машина может выполнить все порученные перевозки наиболее экономичным способом. Транспортные средства в запросе не имеют набора свойств usedIfRouteIsEmpty (подробную информацию см. в документации по сообщениям Vehicle ( REST , gRPC )), поэтому они не несут никаких затрат, если не используются.
Изменение параметров стоимости с целью отдать приоритет глобальным более коротким решениям, а не индивидуальным более коротким маршрутам транспортных средств, приводит к тому, что в решении участвует больше транспортных средств. В следующем примере запроса Vehicle.costPerHour заменяется глобальным ShipmentModel.globalDurationCostPerHour , отдавая приоритет решениям, которые в целом короче, по времени работы для любого данного транспортного средства. Стоимость штрафа за shipment[1] также увеличена, чтобы снизить вероятность ее пропуска.
См. пример запроса с использованием 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
}
]
}
}
Результат показывает, что использование глобального параметра стоимости часа приводит к использованию всех трех транспортных средств, а не только одного.
Посмотрите ответ на запрос, используя 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
}
}
}
В этом ответе все три транспортных средства используются (согласно metrics.usedVehicleCount ), при этом каждому транспортному средству назначена одна отгрузка для завершения. Имея одинаковые начальные и конечные местоположения и costPerKilometer , все три транспортных средства фактически взаимозаменяемы, поэтому не имеет значения, какая отгрузка какому транспортному средству назначена.
globalDurationCostPerHour заставляет оптимизатор найти решение, которое в целом короче: разница между earliestVehicleStartTime и latestVehicleEndTime составляет всего 18 минут 54 секунды по сравнению с 28 минутами и 22 секундами в предыдущем ответе. Тем не менее, metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer увеличился, отражая увеличение общего расстояния, пройденного тремя подержанными автомобилями. Это демонстрирует один из способов, с помощью которого модель затрат позволяет вам идти на компромисс :
- Увеличение глобальных затрат времени. Увеличьте использование транспортных средств, чтобы минимизировать общее время завершения за счет увеличения расстояния транспортного средства и времени, затрачиваемого в пути.
- Увеличение затрат времени на транспортное средство. Уменьшите использование транспортных средств и время, затрачиваемое на транспортировку, за счет более длительного общего решения.
Обратите внимание, что значение globalDurationCostPerHour , равное 150,0, в этом примере устанавливается в три раза больше costPerHour отдельных транспортных средств, равной 50,0 из предыдущего примера. Эта глобальная стоимость фактически предполагает, что все три транспортных средства будут работать одновременно, но в практических условиях такие предположения могут не отражать реальность и фактически могут оказать негативное влияние на качество результатов.
Как описано в разделе «Параметры модели затрат» , все параметры затрат выражаются в одних и тех же безразмерных единицах, но могут иметь совершенно разные значения. Как правило, значения параметров модели затрат должны быть максимально приближены к реальности, поскольку искусственные затраты, подобные тем, что показаны в этом примере, могут привести к оптимизации API для целей, которые не соответствуют вашим намерениям.