OptimizeToursRequest
मैसेज (REST, gRPC) में लागत से जुड़ी कई प्रॉपर्टी होती हैं. लागत के ये पैरामीटर एक साथ अनुरोध का
लागत मॉडल दिखाते हैं. लागत मॉडल में अनुरोध के हाई-लेवल ऑप्टिमाइज़ेशन के कई मकसद शामिल होते हैं, जैसे कि:
- छोटे रास्तों या किसी दूसरे रास्ते के लिए, ज़्यादा तेज़
Vehicle
रास्तों को प्राथमिकता देना - यह तय करना कि
Shipment
डिलीवर करने में जो शुल्क लगेगा वहShipment
पूरा करने के बराबर होगा या नहीं - टाइम विंडो में पिकअप और डिलीवरी करने की प्रोसेस सिर्फ़ तब की जा सकती है, जब ऐसा करना किफ़ायती हो.
लागत के साथ एक उदाहरण अनुरोध 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": 40.0, "costPerKilometer": 10.0 } ] } }
Vehicle
लागत प्रॉपर्टी
Vehicle
मैसेज (REST, gRPC) में कई लागत प्रॉपर्टी होती हैं:
Vehicle.cost_per_hour
: वाहन के हर घंटे चलाने का खर्च दिखाता है. इसमें बस, मेट्रो वगैरह, इंतज़ार, यात्रा, और ब्रेक का समय शामिल होता है..Vehicle.cost_per_kilometer
: वाहन से हर किलोमीटर की यात्रा का खर्च दिखाता है.Vehicle.cost_per_traveled_hour
: यह सिर्फ़ ट्रांज़िट में होने के दौरान वाहन को चलाने में लगने वाला खर्च दिखाता है. इसमें इंतज़ार करने, पहुंचने, और ब्रेक लेने के समय शामिल नहीं होते हैं.
इन लागत पैरामीटर की मदद से ऑप्टिमाइज़र, time-versus-traveled-distancetradeoffs कर सकता है. ऑप्टिमाइज़ किए गए रास्ते की लागत, रिस्पॉन्स मैसेज में metrics.costs
के तौर पर दिखती है:
costPerHour
के बढ़ने पर ऑप्टिमाइज़र, सबसे तेज़ रास्ते खोजने की कोशिश करता है, जो सबसे छोटे रास्ते नहीं होते. इस उदाहरण में सबसे तेज़ रास्ता सबसे छोटा होगा. इसलिए, लागत पैरामीटर में किए गए बदलावों का ज़्यादा असर नहीं पड़ेगा.
Shipment
लागत प्रॉपर्टी
Shipment
मैसेज (REST, gRPC) में भी लागत के कई पैरामीटर होते हैं:
Shipment.penalty_cost
से पता चलता है कि शिपिंग को स्किप करने पर कितना खर्च होगा.Shipment.VisitRequest.cost
से किसी खास पिकअप या डिलीवरी की कीमत के बारे में पता चलता है. इसका इस्तेमाल मुख्य रूप से किसी एक शिपमेंट के एक से ज़्यादा पिकअप या डिलीवरी के विकल्पों के बीच कीमत में बदलाव करने के लिए किया जाता है.
Shipment
लागत पैरामीटर, बिना डाइमेंशन वाली उन इकाइयों का इस्तेमाल करते हैं जिनका इस्तेमाल Vehicle
लागत पैरामीटर के लिए किया जाता है. Shipment
को पूरा करने में हुई लागत, इसके लिए तय शुल्क से ज़्यादा होती है. Shipment
को किसी भी Vehicle
के रूट में शामिल नहीं किया जाता. इसके बजाय, यह रिस्पॉन्स के मैसेज में skipped_shipments
सूची में दिखता है.
ShipmentModel
लागत प्रॉपर्टी
ShipmentModel
मैसेज (REST, gRPC) में एक कॉस्ट प्रॉपर्टी, globalDurationCostPerHour
शामिल होती है. यह शुल्क, सभी वाहनों को ShipmentRoute
से जुड़ी प्रोसेस को पूरा करने में लगने वाले कुल समय के हिसाब से लगाया गया है. globalDurationCostPerHour
को बढ़ाने से, सभी शिपमेंट को जल्दी पूरा करने को प्राथमिकता मिलती है.
रूट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए रिस्पॉन्स की लागत से जुड़ी प्रॉपर्टी
OptimizeToursResponse
मैसेज (REST, gRPC) में लागत वाली प्रॉपर्टी हैं, जो ShipmentRoute
को पूरा करने की प्रोसेस में आने वाली लागत के बारे में बताती हैं.
metrics.costs
और metrics.totalCost
प्रॉपर्टी, रिस्पॉन्स के तौर पर सभी रूट के लिए खर्च की गई यूनिट की संख्या दिखाती हैं. हर routes
एंट्री में routeCosts
और routeTotalCosts
प्रॉपर्टी हैं, जो उस खास रास्ते की कीमतों के बारे में बताती हैं.
उदाहरण के लिए लागत के साथ का जवाब देखें
{ "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": 18.911111111111111 }, "routeTotalCost": 52.441111111111113 } ], "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": 57.441111111111113, "costs": { "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53, "model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111, "model.shipments.penalty_cost": 5 } } }
उदाहरण के तौर पर दिए गए जवाब में, टॉप-लेवल metrics.costs
ये हैं:
{
"metrics": {
...
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.shipments.penalty_cost": 5
}
}
}
model.shipments.penalty_cost
वैल्यू, शिपिंग को स्किप करने की वजह से हुए खर्च के बारे में बताती है. skippedShipments
प्रॉपर्टी में यह जानकारी दी जाती है कि किन शिपमेंट को स्किप किया गया.
इस उदाहरण में, उदाहरण के तौर पर दिए गए अनुरोध में सिर्फ़ model.shipments[1]
को छोड़ा गया.
model.shipments[1]
की पेनल्टी लागत 5 यूनिट है, जो उदाहरण के तौर पर दिए गए जवाब में मौजूद
model.shipments.penalty_cost
कुंजी से मेल खाती है. Vehicle
के 40.0 costPerHour
और 10.0costPerKilometer
की तुलना में, शिपमेंट का penaltyCost
कम है. इस वजह से, शिपमेंट को स्किप करना और उसे पूरा करना किफ़ायती होता है.
बेहतर विषय: कीमतें और कम पाबंदियां
कई OptimizeToursRequest
मैसेज (REST, gRPC) प्रॉपर्टी में सॉफ़्ट कंस्ट्रेंट को दिखाया जाता है. ये ऐसी पाबंदियां हैं जिन्हें पूरा न करने पर उनके लिए शुल्क देना पड़ता है.
उदाहरण के लिए, वाहन LoadLimit
(REST, gRPC) कंस्ट्रेंट में
softMaxLoad
और costPerUnitAboveSoftMax
प्रॉपर्टी होती हैं. कुल मिलाकर, इन दोनों की लागत, लोड यूनिट की उस सीमा के अनुपात में होती है जो softMaxLoad
से ज़्यादा होती है. इस वजह से, यह सीमा सिर्फ़ तब ही ज़्यादा होती है, जब लागत के लिहाज़ से ऐसा करना सही हो.
इसी तरह, TimeWindow
कंस्ट्रेंट (REST, gRPC) में
soft_start_time
और soft_end_time
प्रॉपर्टी होती हैं. इनसे जुड़ी
cost_per_hour_before_soft_start_time
और cost_per_hour_after_soft_end_time
प्रॉपर्टी इस आधार पर खर्च होती हैं कि TimeWindow
के हिसाब से सीमित इवेंट कितनी जल्दी या देर से होता है.
लागत मॉडल के सभी पैरामीटर की तरह, सॉफ़्ट कंस्ट्रेंट की लागत को बिना डाइमेंशन वाली उन इकाइयों में दिखाया जाता है जिनमें अन्य लागत पैरामीटर दिखाए जाते हैं.
लोड मांग और सीमाएं में, LoadLimit
से जुड़ी शर्तों के बारे में विस्तार से बताया गया है. TimeWindow
की शर्तों के बारे में पिकअप और डिलीवरी में लगने वाले समय की विंडो से जुड़ी पाबंदियों में विस्तार से बताया गया है.