针对自提和配送进行基本的停单优化

此场景通过简单的 费用参数。这是最简单的路线优化操作模式， 确保在指定时间范围内访问所有经停点。

以下示例展示了一辆车和三辆的基本场景 所有货物都从一个位置（称为仓库）发货。

查看示例请求

      {
        "populatePolylines": true,
        "populateTransitionPolylines": true,
        "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"
                }
              ]
            },
            {
              "deliveries": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.789116,
                    "longitude": -122.395080
                  },
                  "duration": "250s"
                }
              ],
              "pickups": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.794465,
                    "longitude": -122.394839
                  },
                  "duration": "150s"
                }
              ]
            },
            {
              "deliveries": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.795242,
                    "longitude": -122.399347
                  },
                  "duration": "250s"
                }
              ],
              "pickups": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.794465,
                    "longitude": -122.394839
                  },
                  "duration": "150s"
                }
              ]
            }
          ],
          "vehicles": [
            {
              "endLocation": {
                "latitude": 37.794465,
                "longitude": -122.394839
              },
              "startLocation": {
                "latitude": 37.794465,
                "longitude": -122.394839
              },
              "costPerKilometer": 10.0,
              "costPerHour": 40.0
            }
          ]
        }
      }
    

路由优化请求字段

正如概览中所述，最重要的路线优化请求 属性为 vehicles 和 shipments。

除了车辆和运单之外，该请求还包含以下内容 字段：

多段线

populatePolylines 和 populateTransitionPolylines 用于指定是否使用路由 优化应返回多段线。

该服务使用 Maps JS 多段线编解码器对多段线进行编码，该编解码器表示 使用可打印的 ASCII 字符的二进制多段线数据。您可以使用 交互式多段线编码器实用程序：直观呈现 路由优化。本指南中的示例设置了 populatePolylines 和 将 populateTransitionPolylines 设为 true，但根据其他指南将 false 设为 false， 来缩减响应大小

有关编码的说明，请参阅编码多段线算法格式。 格式。

重要提示 ：路线优化功能会将反斜杠 (\) 字符转换为 根据\\ 编码多段线算法格式。通过 但是，交互式多段线编码器实用程序需要一个未转义的 反斜杠 (\)。在解码 路线优化返回的多段线，请将双反斜杠替换为单条 反斜杠。

全球时间限制

model.globalStartTime 和 model.globalEndTime 设置为任意 24 小时。这样，输出时间戳更易于解读。

造访地点

示例请求仅使用 model.shipments[].pickups[].arrivalLocation 和 model.shipments[].deliveries[].arrivalLocation。还有一个 departureLocation 属性（适用于车辆离开当前地点的情况） 与到达地点不同，例如设有入口的停车场 在建筑物的一侧，在另一侧有一个出口。在本次 向导，系统会假定到达和出发点相同。

到达和出发时间 waypoint 也存在，作为 latLng 的替代选项。 Waypoint 字段支持使用 Google 地点 ID 来替代 LatLng， 还可以指定车辆的方向。请参阅参考文档 （REST、gRPC）。

示例中的限制

此场景通过以下几种方式限制优化器：

1. 所有活动都必须在全局开始时间与结束时间之间完成。 在这种情况下，开始时间和结束时间是一个非常宽松的约束条件， 而且全球范围较广。
2. 必须完成所有运单。执行上述操作时， shipments没有指明处罚费用。
3. 在车辆上设置了 costPerKilometer 和 costPerHour。

费用在费用模型参数中进行说明。

警告 ：请务必指定至少一个 cost 参数。不含费用参数 限制 ShipmentModel，因此路由优化会返回任何符合以下条件的路由： 可以在允许的时间范围内完成，无论其时长或时长如何。

路由优化响应属性

查看对示例请求的响应

    {
      "routes": [
        {
          "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:36:41Z",
          "visits": [
            {
              "shipmentIndex": 2,
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
              "detour": "0s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 1,
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
              "detour": "150s"
            },
            {
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z",
              "detour": "300s"
            },
            {
              "startTime": "2023-01-14T00:11:25Z",
              "detour": "0s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 1,
              "startTime": "2023-01-14T00:19:29Z",
              "detour": "503s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 2,
              "startTime": "2023-01-14T00:29:02Z",
              "detour": "1324s"
            }
          ],
          "transitions": [
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "235s",
              "travelDistanceMeters": 795,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "235s",
              "startTime": "2023-01-14T00:07:30Z",
              "routePolyline": {
                "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "234s",
              "travelDistanceMeters": 793,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "234s",
              "startTime": "2023-01-14T00:15:35Z",
              "routePolyline": {
                "points": "cwseFti_jVRWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[`@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "323s",
              "travelDistanceMeters": 1204,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "323s",
              "startTime": "2023-01-14T00:23:39Z",
              "routePolyline": {
                "points": "cuseFhjVSTY`@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "209s",
              "travelDistanceMeters": 665,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "209s",
              "startTime": "2023-01-14T00:33:12Z",
              "routePolyline": {
                "points": "{zteFxbajV?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
              }
            }
          ],
          "routePolyline": {
            "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@RWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@STY@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
          },
          "metrics": {
            "performedShipmentCount": 3,
            "travelDuration": "1001s",
            "waitDuration": "0s",
            "delayDuration": "0s",
            "breakDuration": "0s",
            "visitDuration": "1200s",
            "totalDuration": "2201s",
            "travelDistanceMeters": 3457
          },
          "travelSteps": [
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "227s",
              "distanceMeters": 794,
              "routePolyline": {
                "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@"
              }
            },
            {
              "duration": "233s",
              "distanceMeters": 791,
              "routePolyline": {
                "points": "cwseFti_jVRWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[`@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@"
              }
            },
            {
              "duration": "322s",
              "distanceMeters": 1205,
              "routePolyline": {
                "points": "cuseFhjVSTY`@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@"
              }
            },
            {
              "duration": "208s",
              "distanceMeters": 666,
              "routePolyline": {
                "points": "{zteFxbajV?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
              }
            }
          ],
          "vehicleDetour": "2201s",
          "routeCosts": {
            "model.vehicles.cost_per_hour": 24.455555555555556,
            "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.57
          },
          "routeTotalCost": 59.025555555555556
        }
      ],
      "totalCost": 59.025555555555556,
      "metrics": {
        "aggregatedRouteMetrics": {
          "performedShipmentCount": 3,
          "travelDuration": "1001s",
          "waitDuration": "0s",
          "delayDuration": "0s",
          "breakDuration": "0s",
          "visitDuration": "1200s",
          "totalDuration": "2201s",
          "travelDistanceMeters": 3457
        },
        "usedVehicleCount": 1,
        "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
        "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:36:41Z",
        "totalCost": 59.025555555555556,
        "costs": {
          "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.57,
          "model.vehicles.cost_per_hour": 24.455555555555556
        }
      }
    }
    

路线优化响应包含一个顶级 routes 字段，该字段用于 表示建议的路线，每辆车对应一条路线。因为这个示例 本指南中的请求仅指定了一辆车，routes 包含一辆车 ShipmentRoute 条消息。

ShipmentRoute 个房源

ShipmentRoute 消息类型的两个最重要的属性是 visits和transitions。

每个 Visit 均表示已完成以下某个订单的自提或送货： 请求消息的 VisitRequest。一次访问就是有效将工作分配给 在某些地点和时间由车辆完成。

每个 Transition 表示从一个位置行驶到 继续。车辆会在一对出发地、造访地点和 位置和车辆端点。

如需重建车辆的完整路线，请根据 ShipmentRoute 的 visits 和 必须组合 transitions。字段组合为 车辆活动代码如下所示：

request.vehicles[0].startLocation -> transitions[0] -> visits[0] ->
transitions[1] -> visits[1] -> transitions[2] -> ... -> visits[3] ->
transitions[4] -> request.vehicles[0].endLocation

ShipmentRoute 始终比 visits 多一个 transitions，因为 车辆必须从出发地前往首次造访的起始地点 以及从最后一次访问到路线结束时的终点位置 。如果车辆缺少开始位置或结束位置，仍然会有 比 visits 多 transitions，因为第一次或最后一次访问的位置是 分别用作车辆的起点或终点位置。

在此示例中，前三次提货访问之间存在转换 距离和持续时间为零，因为这三个上车点 在请求中共用同一个营业地点。

如需了解详情，请参阅 ShipmentRoute 参考文档（REST、gRPC） 。

注意 ：以 Index 结尾的字段反映 消息内容。当 Index 字段的值为零时， 该 API 会在响应中省略它。在示例响应中，第一个 visits 条目是与请求消息中的 shipments[0] 对应的取件。

注意 ：如果运单省略了取货访问，优化器会假设车辆开始 。在这种情况下，UnloadingPolicy 等功能 （FIFO 或 LIFO）可能不适用，因为没有取货序列。

简单的航点顺序优化

正如此示例所示，路线优化将访问建模为 并且不具有航点或停靠点的概念， 实体。不过，可以将经停点或航点表示为运单 且只能提供 1 个VisitRequest作为自提或送餐服务。车辆必须静止不动 分配一个 costPerHour 或 costPerKilometer，以便优化器找到 最佳路线（而不是寻找任何可行的路线）。