Route Optimization API 会在相应请求中返回车辆的路线。系统会将运输分配给车辆,但也可能会跳过,具体取决于请求的属性。
OptimizeToursResponse
消息(REST、gRPC)具有两个主要顶级属性:
routes[]
是每辆车辆的路线及其分配的运输。每个Route
都包含反映该具体路线属性的指标。metrics
是针对所有车辆和路线方案的整个响应的汇总指标。顶级指标包含与按路线指标相同的属性,其值是跨所有路线汇总的。
某些属性可能并不总是填充,具体取决于优化结果:
skippedShipments[]
列出了未由任何车辆执行的运输。如果无法在指定的约束条件下执行配送,或者执行配送的费用超过了违规处罚费用,则可以跳过配送。例如,如果运输的接收或送达时间非常短,车辆可能无法在所需的时间范围内完成访问,或者这样做不划算。timeWindow
validationErrors[]
用于指定当请求的solvingMode
设置为VALIDATE_ONLY
时会导致请求无效或无法解决的错误。在正常DEFAULT_SOLVE
模式下,验证错误将显示在错误消息中,而不是响应正文中。请注意,VALIDATE_ONLY
解析模式可以同时报告多个错误,这对于快速调试请求非常有用。
路线属性
每个 routes[]
条目都是一个 ShipmentRoute
消息(REST、gRPC)。每个 ShipmentRoute
都代表请求中特定车辆的路线分配。与相应 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 响应会省略此属性。vehicleStartTime
是车辆必须开始行驶路线的时间。vehicleEndTime
是车辆预计完成行程的时间。
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 VisitRequest
(REST、gRPC)。重要的 Visit
属性包括:
shipmentIndex
是相应请求中此访问所属的运输的编号(从 0 开始)。- 如果是上门自提,则
isPickup
为 true;如果是上门送货,则isPickup
为 false。如果值为 false,REST 响应会省略此属性。 visitRequestIndex
是Visit
所代表的相应请求中Shipment.pickups
或Shipment.deliveries
中的VisitRequest
的索引(从零开始)。如果值为零,REST 响应会省略此属性。startTime
是预计的访问开始时间。loadDemands
会将加载类型映射到完成Visit
所需的加载量。对于送货服务,载荷量为负数,表示从车辆中移除载荷。
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,表示给定车辆在 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
是车辆完成转换所需的行驶时长。travelDistanceMeters
是车辆完成转换所需行驶的距离(以米为单位)。trafficInfoUnavailable
表示是否有流量数据可用于转换。waitDuration
表示车辆在等待下一个Visit
之前的空闲时间。这可能是因为以下Visit
的start_time
而产生的。totalDuration
是过渡的总时长,包括行程、等待、休息和延迟时间。vehicleLoads
会将载荷类型映射到车辆在此过渡期间所载的载荷量。
Transition
示例如下所示:
{
"routes": [
{
...
"transitions": [
...
{
"travelDuration": "1171s",
"travelDistanceMeters": 9004,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "1171s",
"startTime": "2024-02-13T00:00:00Z"
},
...
],
...
}
],
...
}
如需详细了解 vists
和 transitions
之间的关系,请参阅取件和送货点订单优化以及 ShipmentRoute
参考文档 (REST、gRPC)。如需详细了解 Transition
消息的 routePolyline
和 routeToken
属性,请参阅过渡多段线和路线令牌。
指标属性
Metrics
消息(REST、gRPC)会对整个解决方案进行总结。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
是解决方案中使用的车辆总数。 如果优化器确定无需使用车辆,则车辆可能会有空路线。skippedMandatoryShipmentCount
是“必需”的跳过配送次数。必需的运输不会指定在跳过运输时产生的penaltyCost
。如果在指定限制条件下无法执行强制性发货,您仍然可以跳过这些发货。如需详细了解费用,请参阅费用模型参数。
其他指标会报告为 AggregatedMetrics
消息 (REST、gRPC)。AggregatedMetrics
消息类型用于 Metrics.aggregatedRouteMetrics
属性,对于 ShipmentRoute.metrics
属性,Metrics.aggregatedRouteMetrics
包含 OptimizeToursResponse
中所有 ShipmentRoute
汇总的指标。每个 ShipmentRoute.metrics
属性都包含特定 ShipmentRoute
的指标。
重要的 AggregatedMetrics
属性包括:
performedShipmentCount
是车辆在整个路线中完成的运输次数。travelDuration
是车辆在完成路线时在运输途中所花费的总时间。waitDuration
是车辆在完成路线时等待的总时间。delayDuration
是车辆的总延迟时间。除非请求中使用了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
是车辆在完成路线时执行访问所花费的总时间。这实际上是分配给相应车辆的Visit
对应的VisitRequest
的所有VisitRequest.duration
值的总和。totalDuration
是完成车辆路线所需的总时长。travelDistanceMeters
是车辆完成路线行驶的总距离。maxLoads
用于将载荷类型映射到车辆在其路线上的任意位置所载的最大载荷量。
Metrics
消息示例如下:
{
"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
构建请求中请求的完整示例响应如下所示:
{
"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
}
}
}