Route Optimization API 会在相应请求中返回车辆的路线。装运会被分配给车辆,也可能会跳过,具体取决于请求的属性。
OptimizeToursResponse
消息(REST、gRPC)有两个主要的顶级属性:
routes[]
是具有指定运单的每辆车的路线。每个Route
都包含反映该单个路由属性的指标。metrics
是所有车辆和路线规划中整个响应的汇总指标。顶级指标包含的属性与每条路线的指标相同,值是所有路线的汇总值。
某些属性可能不会始终填充,具体取决于优化结果:
skippedShipments[]
用于列出并非由任何车辆执行的装运。 如果无法在指定的限制条件内执行装运,或装运成本超过其处罚费用,则可以跳过装运。例如,如果货物的取货或送达的timeWindow
非常窄,则车辆可能无法在所需的时间范围内执行访问,或者无法实现成本效益。validationErrors[]
可指定当请求的solvingMode
设置为VALIDATE_ONLY
时,导致请求无效或无法解决的错误。在正常的DEFAULT_SOLVE
模式下,验证错误将显示在错误消息而不是响应正文中。请注意,VALIDATE_ONLY
解析模式可以一次报告多个错误,这对于快速调试请求非常有用。
路线属性
每个 routes[]
条目都是一条 ShipmentRoute
消息(REST、gRPC)。每个 ShipmentRoute
表示请求中特定车辆的路线分配。与其对应的 Vehicle
相关的重要 ShipmentRoute
属性包括:
vehicleIndex
是相应请求消息中Vehicle
的索引(从零开始)。如果值为零,REST 响应会忽略此属性。vehicleStartTime
是车辆必须开始其路线的时间。vehicleEndTime
是预计车辆完成其路线的时间。
在响应中,routes
将如下所示:
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2024-02-13T00:38:42Z",
"visits": [
...
],
"transitions": [
...
],
"metrics": {
...
},
...
}
],
...
}
每个 ShipmentRoute
都包含车辆将完成的 visits
的有序列表。每个 Visit
(REST、gRPC)代表相应请求中的一个 VisitRequest
(REST、gRPC)。重要的 Visit
属性包括:
shipmentIndex
是相应请求中这次访问所属的运单的索引(从零开始)。- 如果访问属于自提订单,
isPickup
为 true;如果访问为送货订单,则为 false。当值为 false 时,REST 响应会忽略此属性。 visitRequestIndex
是Visit
所代表的相应请求中Shipment.pickups
或Shipment.deliveries
的VisitRequest
的索引(从零开始)。如果值为零,REST 响应会忽略此属性。startTime
是访问的预计开始时间。loadDemands
映射加载类型,以完成Visit
所需的加载量。加载访问次数为负数,表示从车辆中移除负载。
Visit
示例如下所示:
{
"routes": [
{
...
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
...
],
},
...
],
...
}
每个 ShipmentRoute
都包含一个有序的 transitions
列表,表示指定车辆的 visits
之间的行程。重要的 Transition
消息(REST、gRPC)属性包括:
startTime
是车辆开始执行转换的时间。travelDuration
是车辆完成转换必须行驶的时长。travelDistanceMeters
是车辆完成转换必须行驶的距离(以米为单位)。trafficInfoUnavailable
指示流量数据是否可用于转换。waitDuration
表示车辆在可以启动下一个Visit
之前等待的空闲时间。这可能是由以下Visit
的start_time
引起的。totalDuration
是转换的总时长,包括旅行、等待、休息和延迟时间。vehicleLoads
将加载类型映射到车辆在此过渡期间承载的加载量。
Transition
示例如下所示:
{
"routes": [
{
...
"transitions": [
...
{
"travelDuration": "1171s",
"travelDistanceMeters": 9004,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "1171s",
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z"
},
...
],
...
}
],
...
}
提货和递送停止订单优化以及 ShipmentRoute
参考文档(REST、gRPC)中介绍了 vists
和 transitions
之间的关系。
指标属性
Metrics
消息(REST、gRPC)总结了整个解决方案。一些重要的 Metrics
属性包括:
totalCost
是完成路线所产生的总费用。如需详细了解费用,请参阅费用模型参数。usedVehicleCount
是该解决方案中使用的车辆总数。如果优化器确定没有必要使用车辆,则可能具有空路线。skippedMandatoryShipmentCount
是“必须”跳过的运单数量。强制运单未指定跳过发货时出现的penaltyCost
。如果强制装运的性能在指定限制条件下不可行,则仍可以跳过强制装运。如需详细了解费用,请参阅费用模型参数。
其他指标会以 AggregatedMetrics
消息(REST、gRPC)进行报告。AggregatedMetrics
消息类型用于 Metrics.aggregatedRouteMetrics
属性,而 ShipmentRoute.metrics
属性 Metrics.aggregatedRouteMetrics
包含 OptimizeToursResponse
中所有 ShipmentRoute
的汇总指标。每个 ShipmentRoute.metrics
属性都包含该特定 ShipmentRoute
的指标。
重要的 AggregatedMetrics
属性包括:
performedShipmentCount
是车辆在其整条航线上执行的装运次数。travelDuration
是车辆在完成路线期间在公交车上花费的总时间。waitDuration
是车辆在完成路线行驶过程中等待的总时间。delayDuration
是车辆的总延迟时间。除非在请求中使用TransitionAttributes
,否则此值通常为零。breakDuration
是车辆在完成路线时休息的总时间。visitDuration
是车辆在完成路线的同时执行访问所花费的总时间。这实际上是分配给适用车辆的Visit
所对应的VisitRequest
的所有VisitRequest.duration
值的总和。totalDuration
是完整行驶车辆所需的总时长。travelDistanceMeters
是车辆在完成路线期间行驶的总距离。maxLoads
将加载类型映射到车辆在其路线上任意时间点承载的最大负载。
Metrics
消息示例如下所示:
{
"routes": [
...
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "2322s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "0s",
"totalDuration": "2322s",
"travelDistanceMeters": 18603
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"latestVehicleEndTime": "2024-02-13T00:38:42Z",
"totalCost": 18.603,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 18.603
}
}
}
完整示例
Construct a Request(构建请求)中请求的完整响应示例如下所示:
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"vehicleEndTime": "2024-02-13T00:38:42Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"detour": "0s"
},
{
"startTime": "2024-02-13T00:19:31Z",
"detour": "0s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "1171s",
"travelDistanceMeters": 9004,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "1171s",
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z"
},
{
"travelDuration": "1151s",
"travelDistanceMeters": 9599,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "1151s",
"startTime": "2024-02-13T00:19:31Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "2322s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "0s",
"totalDuration": "2322s",
"travelDistanceMeters": 18603
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 18.603
},
"routeTotalCost": 18.603
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 1,
"travelDuration": "2322s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "0s",
"totalDuration": "2322s",
"travelDistanceMeters": 18603
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2024-02-13T00:00:00Z",
"latestVehicleEndTime": "2024-02-13T00:38:42Z",
"totalCost": 18.603,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 18.603
}
}
}