Пример: оптимизация автопарка на основе затрат

В этом примере показано, как количество транспортных средств, используемых в решении Route Optimization API, может варьироваться в зависимости от того, как вы определяете параметры стоимости. Корректируя стоимость транспортных средств, вы можете влиять на то, что будет приоритетом для оптимизатора: минимизация количества используемых транспортных средств или минимизация общего времени, необходимого для выполнения всех перевозок.

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 затраты привязаны к отдельным транспортным средствам.

Пример запроса

В запросе содержится следующая информация:

  • Три shipment, у каждого из которых свое значение penaltyCost: 100,0, 5,0 и 50,0.
  • Три одинаковых объекта vehicle, у каждого из которых значение costPerHour равно 50,0, а costPerKilometer – 10,0.

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 доступно три транспортных средства, оптимизатор назначает все отправления одному транспортному средству и пропускает одно отправление. Это самое дешевое решение, поскольку эксплуатация нескольких транспортных средств обходится дороже, чем доставка трех грузов одним транспортным средством и пропуск груза с низким штрафом за пропуск.

Посмотреть ответ на запрос с несколькими транспортными средствами

{
  "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 релевантные 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 было самое низкое значение penaltyCost (5,0), была пропущена.
  • Объект metrics подтверждает, что значение usedVehicleCount равно 1.

Сценарий 2. Минимизация общего времени решения

В этом сценарии показано, как поощрять использование большего количества транспортных средств для более быстрой доставки всех грузов. Для этого измените модель затрат с индивидуальных операционных расходов на глобальные затраты, которые штрафуют общую продолжительность всего решения.

Пример запроса

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

  • Удаляет costPerHour с каждого транспортного средства.
  • Добавляет globalDurationCostPerHour со значением 150,0. Эта стоимость применяется к общему времени с момента начала движения первого транспортного средства до момента завершения маршрута последним транспортным средством.
  • Увеличьте penaltyCost для shipment[1] до 75,00, чтобы снизить 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

С новой глобальной стоимостью оптимизатор теперь использует все три транспортных средства для выполнения всех трех поставок. За счет параллельного выполнения маршрутов общая продолжительность операции значительно сокращается, несмотря на то, что суммарное 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, в каждом из которых 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.