OptimizeToursRequest מחיל אילוצים על הפריטים הבאים:
- משלוחים, שמשפיעים על אופן ביצוע המשלוחים
- כלי רכב, שמשפיעים על אופן החישוב של מסלולי כלי רכב
- ברמה גלובלית, משפיעה גם על כלי רכב וגם על משלוחים.
המדריך הזה מתמקד באילוץ חיוני בנושא משלוחים: חלונות זמן.
חלונות זמן הם סוג של אילוץ שצריך לציין בהודעה OptimizeToursRequest (REST, gRPC) כדי לציין מגבלות מבוססות-זמן על פעילויות של משלוחים. סוג האילוץ הזה משפיע על מועד ביצוע המשלוח ועל האופן שבו הוא יכול להתבצע, וגם על הקצאת הרכב למשלוח. בהתאם לאילוצים האלה, הכלי לאופטימיזציה נותן עדיפות לכלי הרכב שיכולים לעמוד בצורה הטובה ביותר באילוצי הזמן של המשלוח.
אילוצים על משלוחים: חלונות זמן
מציינים מתי אפשר לבצע איסוף או משלוח בהודעה Shipment.VisitRequest באופן הבא:
- משתמשים במאפיין
timeWindowsבהודעה (REST, gRPC) - מציינים את שעת ההתחלה ושעת הסיום בהודעה
TimeWindow(REST, gRPC).
דוגמה לבקשה עם אילוצים של חלון זמן
בדוגמה הזו מוצגות שלוש משלוחים שונים, לכל אחד מהם חלון זמן משלו. כדי לפשט את הדוגמה, מגדירים חלונות זמן ב-deliveries בלבד, אבל אפשר להחיל חלונות זמן גם על איסופים. אפשר לציין כמה חלונות זמן, אבל בדוגמה הזו נעשה שימוש בחלון אחד לכל העברה VisitRequest.
דוגמה לבקשה עם חלונות זמן
{
"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
}
]
}
}
דוגמה לתגובה עם מגבלות של חלון זמן
בתשובה לדוגמה, שעת ההתחלה ושעת הסיום של הרכב הן 17:35:50 ו-18:17:24, בהתאמה. הזמנים האלה משקפים את האופן שבו האופטימיזטור מצמצם את הזמן הנדרש להפעלת הרכב שצוין בבקשה כ-costPerHour, תוך עמידה בכל האילוצים של חלון הזמן. שימוש בשעה 17:35:50 כזמן התחלה מבטל את הצורך ברכב להמתין במיקום הביקור עד שחלון הזמן של הביקור יתחיל. הערך הזה מופיע בתגובה כערכים של waitDuration ששווים לאפס.
הצגת תגובה לבקשת הדוגמה עם חלונות זמן
{
"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
}
}
}
חלונות הזמנים מגדירים את visits של הרכב, כך שהמשלוחים עם חלונות הזמנים המוקדם ביותר יימסרו קודם.
shipments[2]נמסר בשעה 17:50shipments[1]נמסר בשעה 18:00shipments[0]נמסר בשעה 18:07
בבקשת הדוגמה מצוינות מגבלות קשות של חלונות זמן, שמחייבות שההעברות יושלמו בחלונות האלה. אם אי אפשר להשלים את VisitRequests של משלוח מסוים בחלון הזמן שלו או שהדבר לא משתלם, הכלי לאופטימיזציה מדלג על המשלוח. אם למשלוח יש penaltyCost, האופטימיזטור מוסיף אותו לעלויות שמדווחות בתגובה metrics. אחרת, המאפיין skippedMandatoryShipmentCount של ההודעה OptimizeToursResponse (REST, gRPC) יגדל.
אם משנים את חלונות הזמן על ידי העברת החלון של shipment[1] לכמה שעות מאוחר יותר (ל-21:00 מ-18:00), התוצאות יהיו שונות, כפי שמתואר בדוגמאות הבאות.
הצגת בקשה לדוגמה עם חלונות זמן שאי אפשר לעמוד בהם
{
"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
}
]
}
}
הצגת תגובה לבקשה השנייה לדוגמה עם חלונות זמן, שבהם משלוח מושמט
{
"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
}
}
}
בדוגמה הזו, חלון הזמן המאוחר יותר גרם לדילוג על shipment[1], כי זמן הפעולה הנוסף של הרכב שנדרש כדי להשלים את מסירת המשלוח בחלון הזמן שצוין עלה על עלות העונש של המשלוח.
עלות העונש של shipment[1] מופיעה ב-metrics.costs והמדד שלה מופיע ב-skippedShipments.
אילוצים רכים של חלון זמן
כפי שצוין בקצרה בקטע פרמטרים של מודל עלות, אפשר להחיל חלונות זמן כמגבלות רכות. ההבדלים בין אילוצים רכים לאילוצים קשיחים הם:
- אילוצים קשיחים: אי אפשר להפר אותם, והאופטימיזטור לא מציע פתרון שמפר את האילוץ, גם אם המשמעות היא דילוג על משלוח.
- מגבלות רכות: יכולות להיפר, כלומר הכלי לאופטימיזציה עשוי לספק פתרון שמפר מגבלה רכה. עם זאת, האופטימיזטור מחיל גם עלות על כל הפרה. אתם מספקים את העלות הזו כנכס נוסף בחלון הזמן, בדרך כלל כעלות לשעה לכל שעה לפני או אחרי חלון הזמן שבו מתרחשת הפעילות.
כדי לרכך את חלונות הזמן, משתמשים ב-softStartTime או ב-softEndTime במקום ב-startTime או ב-endTime, בהתאמה, ומגדירים את הערך costPerHourBeforeSoftStartTime או costPerHourAfterSoftEndTime.
כדאי להשתמש באילוצים רכים של חלון זמן כשהאיסוף או המסירה צריכים להתרחש בחלון זמן מסוים, אבל אין צורך מוחלט שהאיסוף או המסירה יתרחשו בחלון הזמן הזה. אפשר להשתמש יחד באילוצים קשיחים ורכים של חלונות זמן כדי להביע את היעדים העסקיים. לדוגמה:
- חלון זמן קפדני: מציין את שעות הפעילות של הלקוח, למשל מ-9:00 עד 17:00.
- חלון זמן משוער: מציין את מסגרת הזמן למשלוח או לאיסוף, בהתאם להודעה שנשלחה ללקוח, למשל 9:00 עד 13:00.
בדוגמה הזו, המערכת מקלה על אילוץ מועד ההתחלה של המשלוח שקודם דילגה עליו כי חלון הזמן שלו התחיל מאוחר מדי. גם זמני הסיום של חלונות הזמנים של שאר המשלוחים הושהו.
בקשת דוגמה עם חלונות זמן קשיחים וחלונות זמן גמישים
{
"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
}
]
}
}
הצגת תגובה לבקשת הדוגמה עם חלונות זמן קשיחים וחלונות זמן גמישים
{
"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
}
}
}
בדוגמה עם אילוצים קשיחים בלבד של חלון הזמנים, ההודעה shipment[1] הושמטה לחלוטין. אם תורידו את ההגבלות על חלון הזמנים למשלוח, ההודעה תישלח לפני שחלון הזמנים יתחיל. באופן דומה, הארכת זמני הסיום של שאר המשלוחים אפשרה את מסירת ההזמנה של shipment[2] אחרי סיום חלון הזמנים שלה.
במקביל, גם העלויות וגם מספר המשלוחים הכוללים השתנו:
totalCost: ירדה מ-81.283 ל-64.797- סה"כ משלוחים שהושלמו: עלייה מ-2 ל-3
האופטימיזטור מצא פתרון זול יותר כי האילוצים של חלון הזמן הושהו בהשוואה לדוגמה הקודמת.
לבסוף, המאפיין metrics.costs כולל גם מפתח חדש שמציין את העלות בפועל שנצברה על סמך המכפלה של האילוץ והמשך הזמן שבו חלון המסירה לא כובד. כלומר:
costPerHourBeforeSoftStartTimeמתוך 2.0- הזמן שחלף בין מועד המסירה בפועל לבין תחילת חלון הזמן: 2.83583 שעות
תוצאה:
model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time:
5.6716666666666669.
המדדים האלה מאפשרים לבצע ניתוח עלויות כדי לראות את הפשרה בין אילוצים קשיחים לאילוצים רכים, וכך לשנות את האילוצים כך שיתאימו יותר לכללי העסק הספציפיים שלכם. במקרה כזה, העלות הכוללת נמוכה מ-shipment[1].penalty_cost של 20.0. הכלי לאופטימיזציה זיהה שמשתלם יותר לשלוח את ההזמנה מוקדם מאשר לדלג על המשלוח.