Parámetros del modelo de costo

El mensaje OptimizeToursRequest (REST, gRPC) contiene una serie de propiedades relacionadas con los costos. Juntos, estos parámetros de costo representan el modelo de costos de la solicitud. El modelo de costos captura muchos de los objetivos de optimización de alto nivel de la solicitud, como los siguientes:

• Se priorizan rutas de Vehicle más rápidas sobre las más cortas o viceversa.
• Decidir si el costo de entregar un Shipment vale el valor de la finalización de Shipment
• Realizar retiros y entregas dentro del plazo indicado solo cuando lo haces es rentable

Importante: Todos los parámetros de costos se expresan en las mismas unidades sin dimensiones. Por ejemplo, una unidad de costo asignada a Vehicle.costPerHour se considera igual que una unidad de costo asignada a Vehicle.costPerKilometer y cualquier otro parámetro de costo en ShipmentModel. Cada usuario de optimización de rutas define el significado de una unidad de costo según su caso de uso.

Ve una solicitud de ejemplo con costos

{
  "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
      }
    ]
  }
}
    

Punto clave: En esta guía, se destacan los parámetros esenciales del modelo de costos, pero no es exhaustiva. Consulta la documentación de referencia para obtener el conjunto completo de parámetros de costos.

Vehicle propiedades de costo

El mensaje Vehicle (REST, gRPC) tiene varias propiedades de costo:

• Vehicle.cost_per_hour: Representa el costo de operar un vehículo por hora, incluidos los tiempos de transporte público, espera, visitas y descansos.
• Vehicle.cost_per_kilometer: Representa el costo por kilómetro recorrido por el vehículo.
• Vehicle.cost_per_traveled_hour: Representa el costo de operar un vehículo solo mientras está en tránsito, sin incluir los tiempos de espera, visitas y descansos.

Estos parámetros de costo permiten que el optimizador realice concesiones entre el tiempo y la distancia recorrida. Los costos generados por la ruta optimizada aparecen en el mensaje de respuesta como metrics.costs:

A medida que aumenta costPerHour, el optimizador intenta encontrar rutas más rápidas que pueden no ser las rutas más cortas. En este ejemplo, la ruta más rápida resulta ser la más corta, por lo que los cambios en los parámetros de costo tienen poco efecto.

Advertencia: Asegúrate de especificar al menos un parámetro de costo. Si los parámetros de costo que restringan el ShipmentModel, la optimización de rutas mostrará *cualquier* ruta que se pueda completar en el período permitido, sin importar la duración o la duración.

Shipment propiedades de costo

El mensaje Shipment (REST, gRPC) también tiene varios parámetros de costos:

• Shipment.penalty_cost representa el costo que se genera cuando se omiten el envío.
• Shipment.VisitRequest.cost representa el costo de un retiro o entrega específico, que se usa principalmente para compensar los costos entre varias opciones de retiro o entrega para un solo envío.

Los parámetros de costo Shipment usan las mismas unidades sin dimensiones que los parámetros de costo Vehicle. El costo total por completar una Shipment supera su costo de penalización. Shipment no se incluye en ninguna ruta de Vehicle y, en su lugar, aparece en la lista skipped_shipments del mensaje de respuesta.

ShipmentModel propiedades de costo

El mensaje ShipmentModel (REST, gRPC) incluye una propiedad de costo único, globalDurationCostPerHour. Este costo se cobra en función del tiempo total requerido para que todos los vehículos completen sus ShipmentRoute. El aumento de globalDurationCostPerHour prioriza la finalización anticipada de todos los envíos.

Propiedades de costo de respuesta de la optimización de rutas

El mensaje OptimizeToursResponse (REST, gRPC) tiene propiedades de costos que representan los costos incurridos al completar el proceso de ShipmentRoute. Las propiedades metrics.costs y metrics.totalCost representan la cantidad de unidades de costo incurridas en todas las rutas de la respuesta. Cada entrada routes tiene propiedades routeCosts y routeTotalCosts que representan los costos de esa ruta específica.

Consulta la respuesta a la solicitud de ejemplo con costos

{
  "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
    }
  }
}
    

En la respuesta de ejemplo, las metrics.costs de nivel superior son las siguientes:

{
  "metrics": {
    ...
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111,
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
      "model.shipments.penalty_cost": 5
    }
  }
}

Nota: Debido a que las propiedades costs y routeCosts del mensaje OptimizeToursResponse usan el tipo de búfer de protocolo dict, los nombres de campos usan snake_case en las respuestas de REST y gRPC.

El valor model.shipments.penalty_cost representa el costo incurrido por los envíos omitidos. La propiedad skippedShipments muestra qué envíos se omitieron.

En este ejemplo, solo se omite model.shipments[1] en la solicitud de ejemplo. model.shipments[1] tiene un costo de penalización de 5 unidades, que coincide con la clave model.shipments.penalty_cost total en la respuesta de ejemplo. El bajo del envío de penaltyCost en comparación con los 40.0 costPerHour y 10.0 costPerKilometer del Vehicle hacen que sea más rentable omitir el envío que completarlo.

Tema avanzado: costos y restricciones blandas

Varias propiedades de mensajes OptimizeToursRequest (REST, gRPC) representan restricciones suaves, que son restricciones que generan un costo cuando no se pueden satisfacer.

Por ejemplo, las restricciones LoadLimit del vehículo (REST, gRPC) tienen propiedades softMaxLoad y costPerUnitAboveSoftMax. En conjunto, estas generan un costo proporcional a las unidades de carga que superan softMaxLoad, lo que permite que se supere el límite solo si hacerlo tiene sentido desde el punto de vista del costo.

Del mismo modo, las restricciones de TimeWindow (REST, gRPC) tienen propiedades soft_start_time y soft_end_time, con las propiedades cost_per_hour_before_soft_start_time y cost_per_hour_after_soft_end_time correspondientes que se incurren en función de qué tan temprano o tarde se produce el evento restringido con respecto a TimeWindow.

Al igual que con todos los parámetros del modelo de costos, los costos de las restricciones suaves se expresan en las mismas unidades sin dimensiones que otros parámetros de costos.

Las restricciones de LoadLimit se abordan en detalle en Demandas y límites de carga. Las restricciones de TimeWindow se abordan en detalle en Restricciones de los períodos de retiro y entrega.