উদাহরণ: খরচ-ভিত্তিক ফ্লীট অপ্টিমাইজেশন

এই উদাহরণে দেখানো হয়েছে যে Route Optimization API সমাধানে ব্যবহৃত গাড়ির সংখ্যা কীভাবে আপনার খরচ সংক্রান্ত প্যারামিটার সংজ্ঞায়িত করার উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। গাড়ির খরচ অ্যাডজাস্ট করার মাধ্যমে, আপনি অপ্টিমাইজারকে প্রভাবিত করতে পারেন যে এটি ব্যবহৃত গাড়ির সংখ্যা কমানোকে অগ্রাধিকার দেবে নাকি সমস্ত শিপমেন্ট সম্পূর্ণ করতে যে মোট সময় লাগে তা কমানোকে অগ্রাধিকার দেবে।

সম্পূর্ণ ধারণাগত ওভারভিউয়ের জন্য, খরচের মডেল সংক্রান্ত মূল ধারণা দেখুন।

পরিস্থিতি ১: গাড়ির অপারেটিং খরচ কমানো

এই দৃশ্যকল্প দেখায় যে কীভাবে অপ্টিমাইজার সবচেয়ে সাশ্রয়ী সমাধান তৈরি করতে প্রয়োজনীয় ন্যূনতম সংখ্যক গাড়ি ব্যবহার করে যখন খরচ পৃথক গাড়ির সাথে যুক্ত থাকে।

অনুরোধের উদাহরণ

এই অনুরোধে নিম্নলিখিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত আছে:

  • তিনটি shipment, প্রত্যেকটির আলাদা penaltyCost আছে: ১০০.০, ৫.০ এবং ৫০.০।
  • তিনটি একই রকমের vehicle, যার প্রতিটির costPerHour হল ৫০.০ এবং costPerKilometer হল ১০.০।

একাধিক গাড়ির জন্য অনুরোধের উদাহরণ দেখুন

{
  "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
      }
    ]
  }
}

উত্তরের উদাহরণ

তিনটি গাড়ি উপলভ্য থাকলেও, অপ্টিমাইজার সব শিপমেন্ট একটি গাড়িতেই অ্যাসাইন করে এবং একটি শিপমেন্ট বাদ দেয়। এটি হল সবচেয়ে সস্তা সমাধান কারণ একাধিক গাড়ি চালানোর খরচ একটি গাড়ি দিয়ে তিনটি শিপমেন্ট ডেলিভারি করা এবং কম স্কিপ পেনাল্টি সহ একটি শিপমেন্ট এড়িয়ে যাওয়ার চেয়ে বেশি।

একাধিক গাড়ি সহ অনুরোধের উত্তর দেখুন

{
  "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
    }
  }
}

রেসপন্সে নিম্নলিখিত প্রাসঙ্গিক প্যারামিটার আছে:

  • routes অ্যারেতে তিনটি অবজেক্ট আছে। প্রথমটি vehicle[0]-এর জন্য রুট বর্ণনা করে, পরের দুটিতে শুধু vehicleIndex আছে, যা থেকে বোঝা যায় যে vehicle[1] এবং vehicle[2] ব্যবহার করা হয়নি।
  • skippedShipments অ্যারে থেকে দেখা যাচ্ছে যে index: 1-এর শিপমেন্ট, যার penaltyCost-এর সর্বনিম্ন মান ছিল ৫.০, সেটি এড়িয়ে যাওয়া হয়েছে।
  • metrics অবজেক্ট কনফার্ম করে যে usedVehicleCount হল ১।

পরিস্থিতি ২: সামগ্রিক সমাধানের সময় কমানো

এই পরিস্থিতিতে দেখানো হয়েছে যে কীভাবে আরও বেশি সংখ্যক গাড়ি ব্যবহার করে সব শিপমেন্ট আরও দ্রুত সম্পূর্ণ করা যায়। এটি করার জন্য, খরচ মডেলকে স্বতন্ত্র গাড়ির অপারেটিং খরচ থেকে গ্লোবাল খরচে শিফট করুন যা সম্পূর্ণ সমাধানের মোট সময়কালকে পেনাল্টি দেয়।

অনুরোধের উদাহরণ

এই অনুরোধে প্রথম পরিস্থিতি থেকে নিম্নলিখিত প্যারামিটার পরিবর্তন অন্তর্ভুক্ত আছে:

  • প্রতিটি গাড়িতে costPerHour কমায়।
  • globalDurationCostPerHour-এর সাথে 150.0 যোগ করে। প্রথম গাড়িটি যাত্রা শুরু করার সময় থেকে শেষ গাড়িটি তার রুট শেষ করার সময় পর্যন্ত মোট সময়ের জন্য এই খরচ প্রযোজ্য হয়।
  • shipment[1]-এর জন্য penaltyCost বাড়িয়ে ৭৫.০০ করুন যাতে এটি এড়িয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা কমে।

globalDurationCostPerHour ব্যবহার করে অনুরোধের একটি উদাহরণ দেখুন

{
  "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
      }
    ]
  }
}

উত্তরের উদাহরণ

নতুন গ্লোবাল খরচের সাথে, অপ্টিমাইজার এখন তিনটি শিপমেন্ট সম্পূর্ণ করতে তিনটি গাড়িই ব্যবহার করে। সমান্তরালভাবে রুটগুলি চালানোর মাধ্যমে, অপারেশনের মোট সময়কাল উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়, যদিও সম্মিলিত ভ্রমণের দূরত্ব বেশি।

globalDurationCostPerHour ব্যবহার করে অনুরোধের উত্তর দেখুন

{
  "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
    }
  }
}

উত্তরে নিম্নলিখিত প্রাসঙ্গিক ফিল্ড থাকে:

  • routes অ্যারেতে এখন তিনটি সম্পূর্ণ-বিস্তারিত রুট রয়েছে, যার প্রতিটিতে গাড়িতে একটি করে শিপমেন্ট অ্যাসাইন করা হয়েছে।
  • metrics.usedVehicleCount এখন ৩।
  • সমাধানের জন্য মোট সময় (earliestVehicleStartTime থেকে latestVehicleEndTime) এখন মাত্র ১৮ মিনিট ৫৪ সেকেন্ড, আগের পরিস্থিতিতে যা ছিল ২৮ মিনিট ২২ সেকেন্ড।