OptimizeToursRequest wendet Einschränkungen auf Folgendes an:
- Sendungen, die sich auf die Ausführung von Sendungen auswirken
- Fahrzeuge, die sich auf die Berechnung von Fahrzeugrouten auswirken
- Weltweit, was sowohl Fahrzeuge als auch Sendungen betrifft.
Dieser Leitfaden konzentriert sich auf eine wesentliche Einschränkung beim Versand: Zeitfenster.
Zeitfenster sind eine Art von Einschränkung, die Sie in der OptimizeToursRequest-Nachricht (REST, gRPC) angeben, um zeitbasierte Limits für Versandaktivitäten anzugeben. Diese Art der Einschränkung wirkt sich sowohl auf die Durchführung einer Sendung als auch auf die Fahrzeugzuweisung für die Sendung aus. Mit diesen Einschränkungen bevorzugt das Optimierer die Fahrzeuge, die die zeitlichen Einschränkungen der Lieferung am besten erfüllen können.
Versandeinschränkungen: Zeitfenster
So legst du in der Shipment.VisitRequest-Nachricht fest, wann ein Abholen oder eine Zustellung stattfinden kann:
- Das Attribut
timeWindowsin der Nachricht verwenden (REST, gRPC) - Geben Sie die Start- und Endzeit in der
TimeWindow-Nachricht an (REST, gRPC).
Beispielanfrage mit Zeitfenstereinschränkungen
In diesem Beispiel werden drei verschiedene Sendungen mit jeweils einem eigenen Lieferfenster dargestellt. Der Einfachheit halber werden in diesem Beispiel nur Zeitfenster für deliveries festgelegt. Sie können aber auch auf Abholzeiten angewendet werden. Es können mehrere Zeitfenster angegeben werden, in diesem Beispiel wird jedoch nur ein Zeitfenster pro Übermittlungs-VisitRequest verwendet.
Beispielanfrage mit Zeitfenstern ansehen
{
"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
}
]
}
}
Beispielantwort mit Zeitfenstereinschränkungen
In der Beispielantwort sind Start- und Endzeit des Fahrzeugs 17:35:50 bzw. 18:17:24. Diese Zeiten spiegeln das Optimierungstool wider, das die Zeit minimiert, die für den Betrieb des in der Anfrage als costPerHour angegebenen Fahrzeugs erforderlich ist, wobei alle Zeitfensterbeschränkungen erfüllt werden. Wenn Sie 17:35:50 Uhr als Startzeit verwenden, muss das Fahrzeug an einem Besuchsort nicht warten, bis das Zeitfenster des Besuchs beginnt. Dies wird in der Antwort als null waitDuration-Werte angezeigt.
Antwort auf die Beispielanfrage mit Zeitfenstern ansehen
{
"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
}
}
}
Die visits des Fahrzeugs wurde für die Zeitfenster bestellt, sodass die Sendungen mit den frühesten Zeitfenstern zuerst zugestellt werden.
shipments[2]wird um 17:50 Uhr geliefertshipments[1]wird um 18:00 Uhr geliefertshipments[0]wird um 18:07 Uhr geliefert
Die Beispielanfrage gibt Einschränkungen für harte Zeitfenster an, sodass Übermittlungen innerhalb dieser Zeitfenster erfolgen müssen. Wenn die Durchführung der VisitRequests einer Sendung innerhalb eines ihrer Zeitfensters nicht realisierbar oder kostengünstig ist, überspringt die Optimierung die Sendung. Wenn die Sendung penaltyCost enthält, fügt die Optimierung diese zu den in der Antwort metrics gemeldeten Kosten hinzu. Andernfalls erhöht sich das Attribut skippedMandatoryShipmentCount der OptimizeToursResponse-Nachricht (REST, gRPC).
Wenn Sie die Zeitfenster ändern, indem Sie das Fenster von shipment[1] um einige Stunden später (auf 21:00 Uhr von 18:00 Uhr) verschieben, unterscheiden sich die Ergebnisse, wie in den folgenden Beispielen veranschaulicht:
Beispielanfrage mit Zeitfenster, die nicht erfüllt werden können
{
"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
}
]
}
}
Sehen Sie sich eine Antwort auf die zweite Beispielanfrage mit Zeitfenstern an, in denen eine Sendung übersprungen wird.
{
"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
}
}
}
In diesem Beispiel hat das spätere Zeitfenster dazu geführt, dass shipment[1] übersprungen wurde, da die zusätzliche Betriebszeit des Fahrzeugs, die erforderlich ist, um die Lieferung der Sendung innerhalb des angegebenen Zeitfensters abzuschließen, die Strafkosten für die Lieferung überschritten hat.
Die Strafkosten für shipment[1] werden in metrics.costs und der Index in skippedShipments angezeigt.
Weiche Zeitfenstereinschränkungen
Wie unter Kostenmodellparameter kurz erwähnt, können Zeitfenster als weiche Einschränkungen angewendet werden. Weiche Einschränkungen unterscheiden sich folgendermaßen von harten Einschränkungen:
- Harte Einschränkungen: Sie können nicht verletzt werden und das Optimierungstool bietet keine Lösung, die gegen die Einschränkung verstößt, auch wenn dies bedeutet, eine Sendung zu überspringen.
- Weiche Einschränkungen: Können verletzt werden, was bedeutet, dass die Optimierung eine Lösung bereitstellen kann, die gegen eine weiche Einschränkung verstößt. Allerdings berechnet das Optimierungstool auch Kosten für jeden Verstoß. Sie geben diese Kosten als zusätzliche Eigenschaft im Zeitfenster an, in der Regel als Kosten pro Stunde für jede Stunde vor oder nach dem Zeitfenster, in dem die Aktivität stattfindet.
Zeitfenster werden weichgezeichnet, indem softStartTime oder softEndTime anstelle von startTime bzw. endTime verwendet und costPerHourBeforeSoftStartTime oder costPerHourAfterSoftEndTime festgelegt wird.
Verwenden Sie weiche Zeitfensterbeschränkungen, wenn Abholungen oder Lieferungen innerhalb eines bestimmten Zeitfensters stattfinden sollen, eine Abholung oder Lieferung innerhalb dieses Zeitfensters aber nicht unbedingt erforderlich ist. Sie können feste und weiche Zeitfenstereinschränkungen kombinieren, um Geschäftsziele auszudrücken. Beispiel:
- Schwieriges Zeitfenster: Gibt die Öffnungszeiten eines Kunden an, z. B. von 09:00 bis 17:00 Uhr.
- „Weiches Zeitfenster“: Gibt den Zeitraum für die Lieferung oder Abholung an, der mit der an den Kunden gesendeten Benachrichtigung übereinstimmt, z. B. 09:00 bis 13:00 Uhr.
In diesem Beispiel wurde die Startzeitbeschränkung der Sendung, die zuvor übersprungen wurde, weil ihr Zeitfenster zu spät begonnen hat, aufgehoben. Die Endzeiten der anderen Sendungen wurden ebenfalls angepasst.
Beispielanfrage mit festen und weichen Zeitfenstern
{
"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
}
]
}
}
Antwort auf die Beispielanfrage mit festen und weichen Zeitfenstern ansehen
{
"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
}
}
}
Im Beispiel mit Einschränkungen des Zeitfensters wurde shipment[1] vollständig übersprungen, wenn das Lieferzeitfenster weicher gemacht wird. Dies führt dazu, dass die Datei vor der Startzeit des Zeitfensters geliefert wird. In ähnlicher Weise konnte shipment[2] durch das Ändern der Endzeiten der anderen Sendungen nach dem Ende des Zeitfensters geliefert werden.
Gleichzeitig haben sich sowohl die Kosten als auch die Gesamtlieferungen geändert:
totalCost: verringert von 81.283 auf 64.797- Gesamtzahl der abgeschlossenen Sendungen: erhöht von 2 auf 3
Das Optimierungstool hat eine kostengünstigere Lösung gefunden, da die Zeitfenstereinschränkungen im Vergleich zum vorherigen Beispiel gelockert wurden.
Schließlich enthält das Attribut metrics.costs auch einen neuen Schlüssel, der die tatsächlichen Kosten angibt, die basierend auf dem Produkt der Einschränkung und dem Zeitraum, in dem das Lieferfenster verpasst wurde, angefallen sind. Das bedeutet:
costPerHourBeforeSoftStartTimevon 2,0 und- Zeit zwischen der tatsächlichen Lieferung und dem Beginn des Zeitfensters: 2,83583 Stunden
Ergebnis:
model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time: 5,6716666666666669.
Mit diesen Messwerten können Sie eine Kostenanalyse durchführen, um einen Kompromiss zwischen harten und weichen Einschränkungen zu finden. Damit können Sie Ihre Einschränkungen optimieren, um sie besser an Ihre jeweiligen Geschäftsregeln anzupassen. In diesem Fall sind die Gesamtkosten kleiner als shipment[1].penalty_cost von 20, 0. Das Optimierer hat festgestellt, dass es kosteneffizienter ist, die Lieferung frühzeitig zu liefern, als sie zu überspringen.