OptimizeToursRequest áp dụng các điều kiện ràng buộc trên những mục sau:
- Lô hàng, ảnh hưởng đến cách thực hiện các lô hàng
- Phương tiện di chuyển, ảnh hưởng đến cách tính toán tuyến đường của phương tiện
- Ảnh hưởng trên toàn cầu, ảnh hưởng đến cả phương tiện vận chuyển và quá trình vận chuyển.
Hướng dẫn này tập trung vào một quy tắc ràng buộc thiết yếu đối với việc vận chuyển: khoảng thời gian.
Khoảng thời gian là một loại quy tắc ràng buộc mà bạn cung cấp trong thông báo OptimizeToursRequest (REST, gRPC) để chỉ định các giới hạn theo thời gian cho hoạt động vận chuyển. Loại quy tắc ràng buộc này ảnh hưởng đến cả thời điểm và cách thức vận chuyển cũng như việc chỉ định xe cho lô hàng. Với các hạn chế này, trình tối ưu hoá ưu tiên những phương tiện có thể đáp ứng tốt nhất các giới hạn về thời gian của lô hàng.
Giới hạn vận chuyển: khung thời gian
Bạn chỉ định thời điểm có thể đến lấy hàng hoặc giao hàng trong thông báo Shipment.VisitRequest như sau:
- Sử dụng thuộc tính
timeWindowstrong thông báo (REST, gRPC) - Chỉ định thời gian bắt đầu và kết thúc trong thông báo
TimeWindow(REST, gRPC).
Yêu cầu mẫu có giới hạn về khoảng thời gian
Ví dụ ở đây minh hoạ 3 gói hàng, mỗi gói có thời hạn giao hàng riêng. Để đơn giản, ví dụ này chỉ đặt khoảng thời gian trên deliveries, nhưng bạn cũng có thể áp dụng khoảng thời gian cho dịch vụ đến lấy hàng. Bạn có thể chỉ định nhiều khung thời gian, mặc dù ví dụ này chỉ sử dụng một khoảng thời gian cho mỗi VisitRequest phân phối.
Xem một yêu cầu mẫu có khoảng thời gian
{
"populatePolylines": false,
"populateTransitionPolylines": false,
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"endTime": "2023-01-13T19:00:00Z"
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"endTime": "2023-01-13T18:30:00Z"
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 20.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
"endTime": "2023-01-13T18:00:00Z"
}
]
}
],
"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
}
]
}
}
Ví dụ về phản hồi có giới hạn về khoảng thời gian
Trong phản hồi mẫu, thời gian bắt đầu và kết thúc của xe lần lượt là 17:35:50 và 18:17:24. Những thời điểm này phản ánh việc trình tối ưu hoá giảm thiểu thời gian cần thiết để vận hành xe được chỉ định trong yêu cầu dưới dạng costPerHour, trong khi vẫn đáp ứng mọi quy tắc ràng buộc về khoảng thời gian. Việc sử dụng thời gian bắt đầu là 17:35:50 sẽ giúp bạn không cần chờ xe tại địa điểm ghé thăm cho đến khi khung thời gian của chuyến ghé thăm bắt đầu. Giá trị này xuất hiện trong phản hồi dưới dạng giá trị waitDuration bằng 0.
Xem phản hồi cho yêu cầu mẫu theo khoảng thời gian
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-13T18:17:24Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 1,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:38:20Z",
"detour": "150s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:40:50Z",
"detour": "300s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-13T17:50:09Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 1,
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"detour": "796s"
},
{
"startTime": "2023-01-13T18:07:35Z",
"detour": "1520s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:35:50Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:38:20Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:40:50Z"
},
{
"travelDuration": "409s",
"travelDistanceMeters": 1371,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "409s",
"startTime": "2023-01-13T17:43:20Z"
},
{
"travelDuration": "341s",
"travelDistanceMeters": 1312,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "341s",
"startTime": "2023-01-13T17:54:19Z"
},
{
"travelDuration": "205s",
"travelDistanceMeters": 636,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "205s",
"startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
},
{
"travelDuration": "339s",
"travelDistanceMeters": 1276,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "339s",
"startTime": "2023-01-13T18:11:45Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 3,
"travelDuration": "1294s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "1200s",
"totalDuration": "2494s",
"travelDistanceMeters": 4595
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 27.711111111111112,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 45.95
},
"routeTotalCost": 73.661111111111111
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 3,
"travelDuration": "1294s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "1200s",
"totalDuration": "2494s",
"travelDistanceMeters": 4595
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:17:24Z",
"totalCost": 73.661111111111111,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 27.711111111111112,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 45.95
}
}
}
Khung thời gian đã đặt hàng visits của xe để các lô hàng có khung thời gian sớm nhất được giao trước.
shipments[2]được giao lúc 17:50shipments[1]được giao lúc 18:00shipments[0]được giao lúc 18:07
Yêu cầu mẫu này chỉ định các giới hạn về khoảng thời gian cứng, yêu cầu phải hoàn tất việc phân phối trong các cửa sổ đó. Nếu việc hoàn thành VisitRequests của một lô hàng trong bất kỳ khoảng thời gian nào là không khả thi hoặc không tiết kiệm chi phí, thì trình tối ưu hoá sẽ bỏ qua lô hàng đó. Nếu lô hàng có penaltyCost, trình tối ưu hoá sẽ thêm thông tin đó vào các chi phí được báo cáo trong phản hồi metrics. Nếu không, thuộc tính skippedMandatoryShipmentCount của thông báo OptimizeToursResponse (REST, gRPC) sẽ tăng lên.
Nếu bạn thay đổi khoảng thời gian bằng cách dịch chuyển cửa sổ của shipment[1] vài giờ sau đó (thành 21:00 từ 18:00), thì kết quả sẽ khác như minh hoạ trong các ví dụ sau.
Xem một yêu cầu mẫu có khoảng thời gian không thể được đáp ứng
{
"populatePolylines": false,
"populateTransitionPolylines": false,
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"endTime": "2023-01-13T19:00:00Z"
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T21:00:00Z",
"endTime": "2023-01-13T21:30:00Z"
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 20.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
"endTime": "2023-01-13T18:00:00Z"
}
]
}
],
"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
}
]
}
}
Xem phản hồi cho yêu cầu mẫu thứ hai kèm theo khoảng thời gian, trong đó quá trình vận chuyển bị bỏ qua
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-13T18:09:49Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:40:19Z",
"detour": "150s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-13T17:49:38Z",
"detour": "0s"
},
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"detour": "946s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:37:49Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:40:19Z"
},
{
"travelDuration": "409s",
"travelDistanceMeters": 1371,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "409s",
"startTime": "2023-01-13T17:42:49Z"
},
{
"travelDuration": "372s",
"travelDistanceMeters": 1348,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "372s",
"startTime": "2023-01-13T17:53:48Z"
},
{
"travelDuration": "339s",
"travelDistanceMeters": 1276,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "339s",
"startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "1120s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1920s",
"travelDistanceMeters": 3995
},
"routeCosts": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 39.95,
"model.vehicles.cost_per_hour": 21.333333333333332
},
"routeTotalCost": 61.283333333333331
}
],
"skippedShipments": [
{
"index": 1
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 2,
"travelDuration": "1120s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "800s",
"totalDuration": "1920s",
"travelDistanceMeters": 3995
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:09:49Z",
"totalCost": 81.283333333333331,
"costs": {
"model.shipments.penalty_cost": 20,
"model.vehicles.cost_per_hour": 21.333333333333332,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 39.95
}
}
}
Trong ví dụ này, khoảng thời gian trễ hơn đã khiến shipment[1] bị bỏ qua, vì thời gian vận hành của xe cần thêm để hoàn thành việc giao hàng trong khung thời gian đã chỉ định vượt quá chi phí phạt của lô hàng.
Chi phí phạt cho shipment[1] xuất hiện trong metrics.costs và chỉ mục của nó xuất hiện trong skippedShipments.
Giới hạn về khoảng thời gian tạm thời
Như đã đề cập ngắn gọn trong bài viết Tham số mô hình chi phí, bạn có thể áp dụng khoảng thời gian dưới dạng các quy tắc ràng buộc mềm. Quy tắc ràng buộc mềm khác với quy tắc ràng buộc cứng như sau:
- Hạn chế cứng: Không thể bị vi phạm và trình tối ưu hoá không đưa ra giải pháp vi phạm quy tắc ràng buộc, ngay cả khi điều đó có nghĩa là bỏ qua quá trình vận chuyển.
- Hạn chế mềm: Có thể bị vi phạm, nghĩa là trình tối ưu hoá có thể cung cấp giải pháp vi phạm quy tắc ràng buộc mềm. Tuy nhiên, trình tối ưu hoá cũng áp dụng chi phí cho mọi lỗi vi phạm. Bạn cung cấp chi phí này dưới dạng một thuộc tính bổ sung trong khung thời gian, thường là chi phí theo giờ cho mỗi giờ trước hoặc sau khoảng thời gian hoạt động xảy ra.
Bạn có thể làm mềm khoảng thời gian bằng cách sử dụng softStartTime hoặc softEndTime thay vì startTime hoặc endTime, và bằng cách đặt costPerHourBeforeSoftStartTime hoặc costPerHourAfterSoftEndTime.
Sử dụng các giới hạn về khoảng thời gian mềm khi đến lấy hàng hoặc giao hàng nên diễn ra trong một khoảng thời gian nhất định, nhưng bạn không hoàn toàn bắt buộc phải đến lấy hàng hoặc giao hàng trong khoảng thời gian đó. Bạn có thể kết hợp các điều kiện ràng buộc về khoảng thời gian cố định và tạm thời để xác định mục tiêu kinh doanh. Ví dụ:
- Khoảng thời gian cố định: Cho biết giờ làm việc của khách hàng, chẳng hạn như từ 9:00 đến 17:00.
- Khoảng thời gian tạm thời: Cho biết khung thời gian giao hàng hoặc đến lấy hàng khớp với thông báo đã gửi cho khách hàng, chẳng hạn như 9:00 đến 13:00.
Trong ví dụ này, lô hàng từng bị bỏ qua do khung thời gian bắt đầu quá muộn sẽ bị giới hạn về thời gian bắt đầu. Các lô hàng khác cũng có khung thời gian kết thúc được rút ngắn.
Xem một yêu cầu mẫu có thời hạn cố định và thời gian mềm
{
"populatePolylines": false,
"populateTransitionPolylines": false,
"model": {
"globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
"globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
"shipments": [
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789456,
"longitude": -122.390192
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"softEndTime": "2023-01-13T19:00:00Z",
"costPerHourAfterSoftEndTime": 2.0
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 100.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.789116,
"longitude": -122.395080
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"softStartTime": "2023-01-13T21:00:00Z",
"endTime": "2023-01-13T21:30:00Z",
"costPerHourBeforeSoftStartTime": 2.0
}
]
}
],
"pickups": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.794465,
"longitude": -122.394839
},
"duration": "150s"
}
],
"penaltyCost": 20.0
},
{
"deliveries": [
{
"arrivalLocation": {
"latitude": 37.795242,
"longitude": -122.399347
},
"duration": "250s",
"timeWindows": [
{
"startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
"softEndTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"costPerHourAfterSoftEndTime": 2.0
}
]
}
],
"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
}
]
}
}
Xem phản hồi cho yêu cầu mẫu trong khung thời gian cứng và thời gian mềm
{
"routes": [
{
"vehicleStartTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
"vehicleEndTime": "2023-01-13T18:24:28Z",
"visits": [
{
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
"detour": "0s"
},
{
"shipmentIndex": 1,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:51:05Z",
"detour": "150s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"isPickup": true,
"startTime": "2023-01-13T17:53:35Z",
"detour": "300s"
},
{
"startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
"detour": "300s"
},
{
"shipmentIndex": 1,
"startTime": "2023-01-13T18:07:42Z",
"detour": "493s"
},
{
"shipmentIndex": 2,
"startTime": "2023-01-13T18:17:27Z",
"detour": "873s"
}
],
"transitions": [
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:48:35Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:51:05Z"
},
{
"travelDuration": "0s",
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "0s",
"startTime": "2023-01-13T17:53:35Z"
},
{
"travelDuration": "235s",
"travelDistanceMeters": 795,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "235s",
"startTime": "2023-01-13T17:56:05Z"
},
{
"travelDuration": "212s",
"travelDistanceMeters": 791,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "212s",
"startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
},
{
"travelDuration": "335s",
"travelDistanceMeters": 1204,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "335s",
"startTime": "2023-01-13T18:11:52Z"
},
{
"travelDuration": "171s",
"travelDistanceMeters": 665,
"waitDuration": "0s",
"totalDuration": "171s",
"startTime": "2023-01-13T18:21:37Z"
}
],
"metrics": {
"performedShipmentCount": 3,
"travelDuration": "953s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "1200s",
"totalDuration": "2153s",
"travelDistanceMeters": 3455
},
"routeCosts": {
"model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_after_soft_end_time": 0.58166666666666667,
"model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time": 5.7433333333333332,
"model.vehicles.cost_per_hour": 23.922222222222221,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.55
},
"routeTotalCost": 64.797222222222217
}
],
"metrics": {
"aggregatedRouteMetrics": {
"performedShipmentCount": 3,
"travelDuration": "953s",
"waitDuration": "0s",
"delayDuration": "0s",
"breakDuration": "0s",
"visitDuration": "1200s",
"totalDuration": "2153s",
"travelDistanceMeters": 3455
},
"usedVehicleCount": 1,
"earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
"latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:24:28Z",
"totalCost": 64.797222222222217,
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.55,
"model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time": 5.7433333333333332,
"model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_after_soft_end_time": 0.58166666666666667,
"model.vehicles.cost_per_hour": 23.922222222222221
}
}
}
Trong trường hợp ví dụ chỉ có giới hạn về khoảng thời gian cố định đã bỏ qua hoàn toàn shipment[1], việc giảm bớt khoảng thời gian giao hàng sẽ khiến ví dụ được phân phối trước thời gian bắt đầu khung thời gian. Tương tự, việc rút ngắn thời gian kết thúc của các lô hàng khác cho phép phân phối shipment[2] sau khi khoảng thời gian kết thúc.
Đồng thời, cả chi phí và tổng số vận chuyển đều thay đổi:
totalCost: giảm từ 81,283 xuống 64,797- tổng số lô hàng đã hoàn tất: tăng từ 2 lên 3
Trình tối ưu hoá đã tìm thấy một giải pháp ít tốn kém hơn vì các giới hạn về cửa sổ thời gian đã được nới lỏng so với ví dụ trước.
Cuối cùng, thuộc tính metrics.costs cũng bao gồm một khoá mới để cho biết chi phí thực tế phát sinh dựa trên sản phẩm của quy tắc ràng buộc và khoảng thời gian đã bỏ lỡ khung thời gian phân phối. Đó là:
costPerHourBeforeSoftStartTime/2 và- thời gian từ thời điểm phân phối thực tế đến thời điểm bắt đầu khoảng thời gian: 2,83583 giờ
Kết quả:
model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time: 5,6716666666666669.
Các chỉ số này cho phép bạn phân tích chi phí để xem xét sự đánh đổi giữa những hạn chế cứng và những ràng buộc mềm. Bạn có thể sử dụng những chỉ số này để tinh chỉnh các hạn chế cho phù hợp hơn với các quy tắc kinh doanh cụ thể của mình. Trong trường hợp này, tổng chi phí nhỏ hơn shipment[1].penalty_cost là 20. Trình tối ưu hoá đã xác định rằng việc phân phối sớm sẽ tiết kiệm chi phí hơn so với bỏ qua quá trình vận chuyển.