OptimizeToursRequest wendet Einschränkungen auf Folgendes an:
- Lieferungen, die sich auf deren Durchführung auswirken
- Fahrzeuge, die sich auf die Berechnung von Fahrzeugrouten auswirken
- Das betrifft sowohl Fahrzeuge als auch Lieferungen auf der ganzen Welt.
In diesem Leitfaden geht es um 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 festzulegen. Diese Art von Einschränkung wirkt sich sowohl darauf aus, wann und wie eine Lieferung durchgeführt werden kann, als auch auf die Fahrzeugzuweisung. Aufgrund dieser Einschränkungen bevorzugt das Optimierer diejenigen Fahrzeuge, die die zeitlichen Beschränkungen der Lieferung am besten erfüllen können.
Liefereinschränkungen: Zeitfenster
So legen Sie in der Shipment.VisitRequest-Nachricht fest, wann eine Abholung oder Zustellung erfolgen soll:
- Attribut
timeWindowsin der Nachricht verwenden (REST, gRPC) - Geben Sie die Start- und Endzeit in der
TimeWindow-Nachricht (REST, gRPC) an.
Beispielanfrage mit Zeitfenstereinschränkungen
Das Beispiel hier zeigt drei verschiedene Sendungen mit jeweils einem eigenen Lieferfenster. Der Einfachheit halber werden in diesem Beispiel Zeitfenster nur für deliveries festgelegt. Zeitfenster können aber auch auf Abholungen angewendet werden. Es können mehrere Zeitfenster angegeben werden, in diesem Beispiel wird jedoch nur ein Zeitfenster pro Auslieferungs-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 lauten die Start- und Endzeit des Fahrzeugs jeweils 17:35:50 bzw. 18:17:24. Diese Zeiten spiegeln die Optimierung wider, die die für den Betrieb des in der Anfrage als costPerHour angegebene Zeit erforderliche Zeit minimiert und gleichzeitig alle Zeitfenstereinschränkungen erfüllt. Wenn Sie 17:35:50 als Startzeit verwenden, muss das Fahrzeug nicht an einem Ort warten, bis das Zeitfenster des Besuchs beginnt. In der Antwort wird der Wert waitDuration als null ausgegeben.
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
}
}
}
Zeitfenster haben die visits des Fahrzeugs bestellt, sodass die Lieferungen mit den frühesten Zeitfenstern zuerst geliefert 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 enthält feste Zeitfenster, in denen Zustellungen innerhalb dieser Zeitfenster abgeschlossen werden müssen. Wenn der Abschluss der VisitRequests einer Lieferung innerhalb eines ihrer Zeitfenster nicht möglich oder kostengünstig ist, überspringt das Optimierer die Lieferung. Wenn die Sendung eine penaltyCost hat, fügt die Optimierung sie den als 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] einige Stunden später verschieben (von 18:00 auf 21:00 Uhr), weichen die Ergebnisse ab, wie in den folgenden Beispielen dargestellt.
Beispielanfrage mit Zeitfenstern, 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
}
]
}
}
Antwort auf die zweite Beispielanfrage mit Zeitfenstern ansehen, in der 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 für die Zustellung der Sendung innerhalb des angegebenen Zeitfensters erforderlich war, die Strafkosten für die Lieferung übertraf.
Die Strafkosten für shipment[1] werden in metrics.costs und ihr Index in skippedShipments angezeigt.
Einschränkungen für weiche Zeitfenster
Wie unter Parameter für das Preismodell kurz erwähnt, können Zeitfenster als weiche Einschränkungen angewendet werden. Weiche Einschränkungen unterscheiden sich in folgenden Punkten von harten Einschränkungen:
- Harte Einschränkungen: Kann nicht verletzt werden und die Optimierung bietet keine Lösung an, die gegen die Einschränkung verstößt, auch wenn dies bedeutet, dass eine Sendung übersprungen werden muss.
- Weiche Einschränkungen: Kann verletzt werden. Dies bedeutet, dass die Optimierung möglicherweise eine Lösung bietet, die gegen eine weiche Einschränkung verstößt. Das Optimierungstool wendet bei jedem Verstoß jedoch auch Kosten an. 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 abgemildert, indem softStartTime bzw. softEndTime anstelle von startTime bzw. endTime verwendet und costPerHourBeforeSoftStartTime oder costPerHourAfterSoftEndTime festgelegt wird.
Verwenden Sie Einschränkungen in weichen Zeitfenstern, wenn Abholungen oder Lieferungen innerhalb eines bestimmten Zeitfensters erfolgen sollten, aber Abholung oder Lieferung innerhalb dieses Zeitfensters nicht unbedingt erforderlich ist. Sie können feste und weiche Zeitfensterbeschränkungen zusammen verwenden, um Geschäftsziele auszudrücken. Beispiel:
- Festes Zeitfenster: Gibt die Geschäftszeiten eines Kunden an, z. B. von 9:00 bis 17:00 Uhr.
- Weiches Zeitfenster: Gibt den Zeitrahmen für die Lieferung oder Abholung an, der der an den Kunden gesendeten Benachrichtigung entspricht, z. B. 9:00 bis 13:00 Uhr.
In diesem Beispiel wird die Startzeitbeschränkung der Sendung aufgehoben, die zuvor übersprungen wurde, weil ihr Zeitfenster zu spät gestartet wurde. Auch die Endzeiten der anderen Sendungen wurden gelockert.
Beispielanfrage mit festen und weichen 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",
"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
}
}
}
Wenn im Beispiel mit nur harten Zeitfenstereinschränkungen shipment[1] vollständig übersprungen wurde, wird die Auslieferung bei einer Weichzeichnung des Lieferzeitfensters vor der Startzeit des Zeitfensters vorgenommen. Ebenso konnte shipment[2] nach dem Ende des Zeitfensters geliefert werden, wenn die Endzeiten der anderen Lieferungen gelockert wurden.
Gleichzeitig haben sich sowohl die Kosten als auch die Gesamtzahl der Lieferungen verändert:
totalCost: verringert von 81,283 auf 64,797- Abgeschlossene Sendungen insgesamt: erhöht sich von 2 auf 3
Das Optimierer 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, um die tatsächlich angefallenen Kosten basierend auf dem Produkt der Einschränkung und die Zeitspanne anzugeben, in der das Lieferfenster verpasst wurde. 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: 5.67166666666666669.
Mithilfe dieser Messwerte können Sie eine Kostenanalyse durchführen, um den Kompromiss zwischen harten und weichen Einschränkungen zu ermitteln und Ihre Einschränkungen besser an Ihre Geschäftsregeln anzupassen. In diesem Fall betragen die Gesamtkosten weniger als shipment[1].penalty_cost von 20, 0. Die Optimierung hat festgestellt, dass es kosteneffizienter ist, die Lieferung frühzeitig zu liefern, als sie zu überspringen.