Пример: оптимизация автопарка на основе затрат

В этом примере показано, как количество транспортных средств, используемых в решении Route Optimization API, может меняться в зависимости от того, как вы определяете параметры стоимости. Изменяя стоимость транспортных средств, вы можете влиять на то, что будет приоритетнее для оптимизатора: минимизация количества используемых транспортных средств или минимизация общего времени доставки всех отправлений.

Подробные сведения о моделях затрат приведены в этой статье.

Сценарий 1. Минимизация эксплуатационных расходов на транспортные средства

В этом сценарии показано, как оптимизатор использует минимальное количество транспортных средств, необходимое для получения наиболее экономичного решения, когда расходы связаны с отдельными транспортными средствами.

Пример запроса

В запросе должна быть следующая информация:

Пример запроса с несколькими транспортными средствами

{
  "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"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 5.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "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": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerHour": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerHour": 50.0,
        "costPerKilometer": 10.0
      }
    ]
  }
}

Пример ответа

Несмотря на то что было доступно три автомобиля, оптимизатор назначил все перевозки одному автомобилю и пропустил одну перевозку. Это самый дешевый вариант, поскольку стоимость эксплуатации нескольких автомобилей выше, чем стоимость доставки трех посылок одним автомобилем и пропуска посылки с низкой стоимостью пропуска.

Получить ответ на запрос с несколькими автомобилями

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-14T00:08:55Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-14T00:21:21Z",
          "detour": "572s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "235s",
          "travelDistanceMeters": 795,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "235s",
          "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "496s",
          "travelDistanceMeters": 1893,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "496s",
          "startTime": "2023-01-14T00:13:05Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-14T00:25:31Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 2,
        "travelDuration": "902s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "800s",
        "totalDuration": "1702s",
        "travelDistanceMeters": 3353
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
        "model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889
      },
      "routeTotalCost": 57.168888888888887
    },
    {
      "vehicleIndex": 1
    },
    {
      "vehicleIndex": 2
    }
  ],
  "skippedShipments": [
    {
      "index": 1
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 2,
      "travelDuration": "902s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "800s",
      "totalDuration": "1702s",
      "travelDistanceMeters": 3353
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:28:22Z",
    "totalCost": 62.168888888888887,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889,
      "model.shipments.penalty_cost": 5,
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53
    }
  }
}

Ответ содержит следующие параметры:

  • Массив routes содержит три объекта. Первый описывает маршрут для vehicle[0], а следующие два содержат только vehicleIndex, что указывает на то, что vehicle[1] и vehicle[2] не использовались.
  • Массив skippedShipments показывает, что доставка с index: 1, у которой был самый низкий penaltyCost (5.0), была пропущена.
  • Объект metrics подтверждает, что значение usedVehicleCount равно 1.

Сценарий 2. Минимизация общего времени решения

В этом сценарии показано, как стимулировать использование большего количества транспортных средств, чтобы быстрее выполнять все перевозки. Для этого измените модель затрат с индивидуальных эксплуатационных расходов на транспортные средства на глобальные затраты, которые наказывают общую продолжительность всего решения.

Пример запроса

В этом запросе по сравнению с первым сценарием изменены следующие параметры:

  • Удаляет costPerHour с каждого автомобиля.
  • Добавляет globalDurationCostPerHour версии 150.0. Эта стоимость применяется к общему времени с момента отправления первого транспортного средства до завершения маршрута последним.
  • Увеличьте penaltyCost для shipment[1] до 75,00, чтобы уменьшить вероятность пропуска.

Пример запроса с использованием globalDurationCostPerHour

{
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00",
    "globalDurationCostPerHour": 150.0,
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 75.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s"
          }
        ],
        "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
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      },
      {
        "endLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "startLocation": {
          "latitude": 37.794465,
          "longitude": -122.394839
        },
        "costPerKilometer": 10.0
      }
    ]
  }
}

Пример ответа

При новом значении глобальной стоимости оптимизатор использует все три транспортных средства для доставки всех трех грузов. При параллельном выполнении маршрутов общая продолжительность операции значительно сокращается, даже несмотря на то, что общее расстояние поездки увеличивается.

Посмотрите ответ на запрос с помощью globalDurationCostPerHour.

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:20Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-14T00:09:19Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "409s",
          "travelDistanceMeters": 1371,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "409s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-14T00:13:29Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "580s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "980s",
        "travelDistanceMeters": 2036
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.36
      },
      "routeTotalCost": 20.36
    },
    {
      "vehicleIndex": 1,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2023-01-14T00:08:24Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "354s",
          "travelDistanceMeters": 1192,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "354s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "380s",
          "travelDistanceMeters": 1190,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "380s",
          "startTime": "2023-01-14T00:12:34Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "734s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "1134s",
        "travelDistanceMeters": 2382
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 23.82
      },
      "routeTotalCost": 23.82
    },
    {
      "vehicleIndex": 2,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:14Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-14T00:06:25Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "235s",
          "travelDistanceMeters": 795,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "235s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "339s",
          "travelDistanceMeters": 1276,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "339s",
          "startTime": "2023-01-14T00:10:35Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "574s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "974s",
        "travelDistanceMeters": 2071
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.71
      },
      "routeTotalCost": 20.71
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 3,
      "travelDuration": "1888s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "1200s",
      "totalDuration": "3088s",
      "travelDistanceMeters": 6489
    },
    "usedVehicleCount": 3,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
    "totalCost": 112.14,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 64.89,
      "model.global_duration_cost_per_hour": 47.25
    }
  }
}

Ответ содержит следующие поля:

  • Массив routes теперь содержит три подробных маршрута, и каждому транспортному средству назначена одна доставка.
  • Теперь значение metrics.usedVehicleCount равно 3.
  • Общее время решения (от earliestVehicleStartTime до latestVehicleEndTime) теперь составляет всего 18 минут 54 секунды по сравнению с 28 минутами 22 секундами в предыдущем сценарии.