El mensaje OptimizeToursRequest
(REST, gRPC) contiene una serie de propiedades relacionadas con los costos. En conjunto, estos parámetros de costo representan el modelo de costos de la solicitud. El modelo de costos captura muchos de los objetivos de optimización de nivel superior
de la solicitud, como los siguientes:
- Priorizar las rutas
Vehicle
más rápidas sobre las rutas más cortas o viceversa - Decidir si el costo de entregar un
Shipment
vale el valor de la finalización deShipment
- Realizar retiros y entregas dentro de períodos solo cuando sea ventajoso
Consulta un ejemplo de solicitud con costos
{ "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": 40.0, "costPerKilometer": 10.0 } ] } }
Vehicle
propiedades de costo
El mensaje Vehicle
(REST, gRPC) tiene varias propiedades de costo:
Vehicle.cost_per_hour
: Representa el costo de operar un vehículo por hora, incluidos los tiempos de transporte público, espera, visita y descanso.Vehicle.cost_per_kilometer
: Representa el costo por kilómetro recorrido del vehículo.Vehicle.cost_per_traveled_hour
: Representa el costo de operar un vehículo solo durante el viaje, sin incluir los tiempos de espera, visita y descanso.
Estos parámetros de costo permiten que el optimizador realice compensaciones entre el tiempo y la distancia recorrida. Los costos generados por la ruta optimizada aparecen en el mensaje de respuesta como metrics.costs
:
A medida que aumenta costPerHour
, el optimizador intenta encontrar rutas más rápidas que pueden no ser las más cortas. En este ejemplo, la ruta más rápida resulta ser la más corta, por lo que los cambios en los parámetros de costo tienen poco efecto.
Propiedades de costo de Shipment
El mensaje Shipment
(REST, gRPC) también tiene varios parámetros de costo:
Shipment.penalty_cost
representa el costo que se genera por omitir el envío.Shipment.VisitRequest.cost
representa el costo de una recogida o entrega específica, que se usa principalmente para permitir compensaciones de costos entre varias opciones de recogida o entrega para un solo envío.
Los parámetros de costo Shipment
usan las mismas unidades sin dimensiones que los parámetros de costo Vehicle
. El costo incurrido por completar una Shipment
supera su costo de penalización, el Shipment
no se incluye en ninguna ruta de Vehicle
y, en su lugar, aparece en la lista skipped_shipments
del mensaje de respuesta.
Propiedades de costo de ShipmentModel
El mensaje ShipmentModel
(REST, gRPC) incluye una sola propiedad de costo, globalDurationCostPerHour
. Este costo se genera en función del tiempo total que se necesita para que todos los vehículos completen sus ShipmentRoute
. Si aumentas globalDurationCostPerHour
, se priorizará la finalización más temprana de todos los envíos.
Propiedades del costo de respuesta de la optimización de rutas
El mensaje OptimizeToursResponse
(REST, gRPC) tiene propiedades de costo
que representan los costos incurridos en el proceso de completar ShipmentRoute
.
Las propiedades metrics.costs
y metrics.totalCost
representan la cantidad de unidades de costo incurridas en todas las rutas de la respuesta. Cada entrada routes
tiene propiedades routeCosts
y routeTotalCosts
que representan los costos de esa ruta específica.
Consulta una respuesta a la solicitud de ejemplo con costos
{ "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": 18.911111111111111 }, "routeTotalCost": 52.441111111111113 } ], "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": 57.441111111111113, "costs": { "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53, "model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111, "model.shipments.penalty_cost": 5 } } }
En la respuesta de ejemplo, las metrics.costs
de nivel superior son las siguientes:
{
"metrics": {
...
"costs": {
"model.vehicles.cost_per_hour": 18.911111111111111,
"model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53,
"model.shipments.penalty_cost": 5
}
}
}
El valor model.shipments.penalty_cost
representa el costo incurrido debido a los envíos omitidos. La propiedad skippedShipments
indica qué envíos se omitieron.
En este ejemplo, solo se omite model.shipments[1]
en la solicitud de ejemplo.
model.shipments[1]
tiene un costo de penalización de 5 unidades, que coincide con la clave model.shipments.penalty_cost
total en la respuesta de ejemplo. El penaltyCost
bajo del envío en comparación con los 40.0 costPerHour
y 10.0 costPerKilometer
de Vehicle
hace que sea más rentable omitir el envío que completarlo.
Tema avanzado: costos y restricciones flexibles
Varias propiedades de mensaje OptimizeToursRequest
(REST, gRPC) representan restricciones suaves, que son restricciones que generan un costo cuando no se pueden satisfacer.
Por ejemplo, las restricciones de LoadLimit
(REST, gRPC) de vehículos tienen propiedades softMaxLoad
y costPerUnitAboveSoftMax
. En conjunto, generan un costo proporcional a las unidades de carga que superan softMaxLoad
, lo que permite superar el límite solo si hacerlo tiene sentido desde el punto de vista del costo.
De manera similar, las restricciones TimeWindow
(REST, gRPC) tienen propiedades soft_start_time
y soft_end_time
, con cost_per_hour_before_soft_start_time
y cost_per_hour_after_soft_end_time
correspondientes que se incurren en función de qué tan temprano o tarde ocurre el evento restringido con respecto a TimeWindow
.
Al igual que con todos los parámetros del modelo de costos, los costos de las restricciones suaves se expresan en las mismas unidades sin dimensiones que otros parámetros de costos.
Las restricciones de LoadLimit
se abordan en detalle en Demandas y límites de carga. Las restricciones de TimeWindow
se abordan en detalle en Restricciones de ventanas de tiempo de retiro y entrega.