पिकअप और डिलीवरी के लिए स्टॉप ऑर्डर ऑप्टिमाइज़ेशन की बुनियादी सुविधा

इस स्थिति में, किसी वाहन को असाइन किए गए स्टॉप के क्रम को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. इसके लिए, लागत के आसान पैरामीटर का इस्तेमाल किया जाता है. यह रूट ऑप्टिमाइज़ेशन के काम करने का सबसे आसान तरीका है. इससे यह पक्का होता है कि तय समयसीमा के अंदर सभी स्टॉप पर पहुंचा जाए.

इस उदाहरण में, एक वाहन और तीन शिपमेंट की बुनियादी स्थिति दिखाई गई है. ये सभी शिपमेंट, डिपो नाम की एक ही जगह से शुरू होते हैं.

      {
        "populatePolylines": true,
        "populateTransitionPolylines": true,
        "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"
                }
              ]
            },
            {
              "deliveries": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.789116,
                    "longitude": -122.395080
                  },
                  "duration": "250s"
                }
              ],
              "pickups": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.794465,
                    "longitude": -122.394839
                  },
                  "duration": "150s"
                }
              ]
            },
            {
              "deliveries": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.795242,
                    "longitude": -122.399347
                  },
                  "duration": "250s"
                }
              ],
              "pickups": [
                {
                  "arrivalLocation": {
                    "latitude": 37.794465,
                    "longitude": -122.394839
                  },
                  "duration": "150s"
                }
              ]
            }
          ],
          "vehicles": [
            {
              "endLocation": {
                "latitude": 37.794465,
                "longitude": -122.394839
              },
              "startLocation": {
                "latitude": 37.794465,
                "longitude": -122.394839
              },
              "costPerKilometer": 10.0,
              "costPerHour": 40.0
            }
          ]
        }
      }
    

रास्ते के ऑप्टिमाइज़ेशन के अनुरोध फ़ील्ड

खास जानकारी में बताया गया है कि रास्ते के ऑप्टिमाइज़ेशन के अनुरोध की सबसे अहम प्रॉपर्टी vehicles और shipments हैं.

वाहन और शिपमेंट के अलावा, अनुरोध में ये फ़ील्ड भी शामिल होते हैं:

पॉलीलाइन

populatePolylines और populateTransitionPolylines से यह तय होता है कि Route Optimization को पॉलीलाइन दिखानी चाहिए या नहीं.

यह सेवा, Maps JS पॉलीलाइन कोडेक का इस्तेमाल करके पॉलीलाइन को कोड में बदलती है. यह कोड, प्रिंट किए जा सकने वाले ASCII वर्णों का इस्तेमाल करके, बाइनरी पॉलीलाइन डेटा दिखाता है. इंटरैक्टिव पॉलीलाइन एन्कोडर यूटिलिटी का इस्तेमाल करके, रास्ते के ऑप्टिमाइज़ेशन से कैलकुलेट किए गए रास्तों को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है. इस गाइड में दिए गए उदाहरण में, populatePolylines और populateTransitionPolylines को 'सही' पर सेट किया गया है. हालांकि, जवाब का साइज़ कम करने के लिए, अन्य गाइड में इन्हें 'गलत' पर सेट किया गया है.

एन्कोडिंग फ़ॉर्मैट के बारे में जानने के लिए, एन्कोड किया गया पॉलीलाइन एल्गोरिदम फ़ॉर्मैट देखें.

दुनिया भर में समय से जुड़ी पाबंदियां

model.globalStartTime और model.globalEndTime को 24 घंटे की किसी भी अवधि पर सेट किया गया है. इससे आउटपुट टाइमस्टैंप को समझना आसान हो जाता है.

जगहों पर जाना

उदाहरण के तौर पर दिए गए अनुरोध में सिर्फ़ model.shipments[].pickups[].arrivalLocation और model.shipments[].deliveries[].arrivalLocation का इस्तेमाल किया गया है. ऐसी स्थितियों के लिए भी एक departureLocation प्रॉपर्टी है जहां वाहन, पहुंचने की जगह से अलग जगह पर निकलता है. जैसे, पार्किंग कॉम्प्लेक्स, जिसमें बिल्डिंग के एक तरफ़ प्रवेश और दूसरी तरफ़ निकास है. इस और अगले दिशा-निर्देशों में, यह माना जाता है कि आने और जाने के पॉइंट एक ही हैं.

आने और जाने की जानकारी waypoint, latLng के विकल्प के तौर पर भी मौजूद है. Waypoint फ़ील्ड में, LatLng के विकल्प के तौर पर Google Place आईडी का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, इनमें वाहन की हेडिंग भी बताई जा सकती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, रेफ़रंस दस्तावेज़ (REST, gRPC) देखें.

उदाहरण में बताई गई पाबंदियां

इस स्थिति में ऑप्टिमाइज़र को कई तरह से पाबंदी होती है:

1. सभी गतिविधि, ग्लोबल तौर पर शुरू और खत्म होने के समय के बीच पूरी होनी चाहिए. इस स्थिति में, शिपमेंट की समयावधि और दुनिया भर में शिपिंग के लिए उपलब्ध समय की वजह से, शिपिंग शुरू और खत्म होने का समय तय करना ज़रूरी नहीं है.
2. सभी शिपमेंट पूरे होने चाहिए. जब shipments पर जुर्माने की कीमतें तय नहीं की जाती हैं, तो यह डिफ़ॉल्ट रूप से लागू होता है.
3. costPerKilometer और costPerHour, वाहन पर सेट हैं.

लागतों के बारे में लागत मॉडल पैरामीटर में बताया गया है.

Route Optimization के जवाब की प्रॉपर्टी

    {
      "routes": [
        {
          "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:36:41Z",
          "visits": [
            {
              "shipmentIndex": 2,
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
              "detour": "0s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 1,
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
              "detour": "150s"
            },
            {
              "isPickup": true,
              "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z",
              "detour": "300s"
            },
            {
              "startTime": "2023-01-14T00:11:25Z",
              "detour": "0s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 1,
              "startTime": "2023-01-14T00:19:29Z",
              "detour": "503s"
            },
            {
              "shipmentIndex": 2,
              "startTime": "2023-01-14T00:29:02Z",
              "detour": "1324s"
            }
          ],
          "transitions": [
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "0s",
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "0s",
              "startTime": "2023-01-14T00:05:00Z",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "travelDuration": "235s",
              "travelDistanceMeters": 795,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "235s",
              "startTime": "2023-01-14T00:07:30Z",
              "routePolyline": {
                "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "234s",
              "travelDistanceMeters": 793,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "234s",
              "startTime": "2023-01-14T00:15:35Z",
              "routePolyline": {
                "points": "cwseFti_jVRWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[`@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "323s",
              "travelDistanceMeters": 1204,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "323s",
              "startTime": "2023-01-14T00:23:39Z",
              "routePolyline": {
                "points": "cuseFhjVSTY`@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@"
              }
            },
            {
              "travelDuration": "209s",
              "travelDistanceMeters": 665,
              "waitDuration": "0s",
              "totalDuration": "209s",
              "startTime": "2023-01-14T00:33:12Z",
              "routePolyline": {
                "points": "{zteFxbajV?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
              }
            }
          ],
          "routePolyline": {
            "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@RWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@STY@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
          },
          "metrics": {
            "performedShipmentCount": 3,
            "travelDuration": "1001s",
            "waitDuration": "0s",
            "delayDuration": "0s",
            "breakDuration": "0s",
            "visitDuration": "1200s",
            "totalDuration": "2201s",
            "travelDistanceMeters": 3457
          },
          "travelSteps": [
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "0s",
              "routePolyline": {}
            },
            {
              "duration": "227s",
              "distanceMeters": 794,
              "routePolyline": {
                "points": "kvteFtfjVAA?C?C@C?A?C@AFMj@s@JKb@k@Zc@LSjA}ARWDGdAxAdAvAXa@@k@AsA\\c@FKp@_A\\c@Ze@fA{ALSFGd@o@rAgBB{BZc@"
              }
            },
            {
              "duration": "233s",
              "distanceMeters": 791,
              "routePolyline": {
                "points": "cwseFti_jVRWj@w@x@eAHLNRHJbApAHLX\\V^?@hA~AT\\PVFFDHDFJNp@~@NRLNNTFFUZIJY^Y^g@p@[`@KP{@fAEFSXe@l@c@h@WZY\\?BELk@v@MNa@l@"
              }
            },
            {
              "duration": "322s",
              "distanceMeters": 1205,
              "routePolyline": {
                "points": "cuseFhjVSTY`@Yb@GHEDIJEF]f@IJi@r@oAbBeCfDKLaApAKNQVIPKPCDQJIBIBM@iAJeALqBVC@C?A?QBYDI@C?_@Dc@FO@a@FDp@HfAHvABVDl@Dj@PpCQDiALsALAQASKwAOgBEe@COCYEa@Es@Eg@"
              }
            },
            {
              "duration": "208s",
              "distanceMeters": 666,
              "routePolyline": {
                "points": "{zteFxbajV?CAYEc@AMC_@AOAK?E?CCWAOAKCe@CY?WScDEm@d@EFA\\ENCB?XEVC^E`@EhBUVCNEB?@?\\Er@IMUe@k@k@w@AAMQa@i@SWQWMQi@u@AC?A"
              }
            }
          ],
          "vehicleDetour": "2201s",
          "routeCosts": {
            "model.vehicles.cost_per_hour": 24.455555555555556,
            "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.57
          },
          "routeTotalCost": 59.025555555555556
        }
      ],
      "totalCost": 59.025555555555556,
      "metrics": {
        "aggregatedRouteMetrics": {
          "performedShipmentCount": 3,
          "travelDuration": "1001s",
          "waitDuration": "0s",
          "delayDuration": "0s",
          "breakDuration": "0s",
          "visitDuration": "1200s",
          "totalDuration": "2201s",
          "travelDistanceMeters": 3457
        },
        "usedVehicleCount": 1,
        "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
        "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:36:41Z",
        "totalCost": 59.025555555555556,
        "costs": {
          "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.57,
          "model.vehicles.cost_per_hour": 24.455555555555556
        }
      }
    }
    

रास्ते के ऑप्टिमाइज़ेशन के जवाब में, एक टॉप-लेवल routes फ़ील्ड होता है. इसमें, सुझाए गए रास्ते दिखाए जाते हैं. हर वाहन के लिए एक रास्ता होता है. इस गाइड में दिए गए उदाहरण में, सिर्फ़ एक वाहन के लिए अनुरोध किया गया है. इसलिए, routes में एक ShipmentRoute मैसेज शामिल है.

ShipmentRoute प्रॉपर्टी

ShipmentRoute मैसेज टाइप के लिए, सबसे ज़रूरी दो प्रॉपर्टी visits और transitions हैं.

हर Visit, अनुरोध मैसेज के किसी एक VisitRequest से पिकअप या डिलीवरी पूरी होने की जानकारी देता है. किसी जगह और समय पर वाहन से पूरा किया जाने वाला काम, विज़िट के तौर पर असाइन किया जाता है.

हर Transition, एक जगह से दूसरी जगह जाने वाले वाहन को दिखाता है. वाहन के शुरुआती पॉइंट, विज़िट की जगह, और वाहन के आखिरी पॉइंट के बीच ट्रांज़िशन हो सकते हैं.

वाहन के पूरे रास्ते को फिर से बनाने के लिए, ShipmentRoute के visits और transitions को जोड़ना होगा. वाहन की गतिविधि के दौरान फ़ील्ड का कॉम्बिनेशन कुछ ऐसा दिखता है:

request.vehicles[0].startLocation -> transitions[0] -> visits[0] ->
transitions[1] -> visits[1] -> transitions[2] -> ... -> visits[3] ->
transitions[4] -> request.vehicles[0].endLocation

ShipmentRoute में हमेशा visits से एक transitions ज़्यादा होता है, क्योंकि वाहन को रास्ते की शुरुआत में, अपनी शुरुआती जगह से पहली जगह तक और रास्ते के आखिर में, अपनी आखिरी जगह से आखिरी जगह तक जाना होता है. अगर वाहन की शुरुआत या आखिरी जगह की जानकारी नहीं है, तो भी visits से एक transitions ज़्यादा होगा. ऐसा इसलिए, क्योंकि पहली या आखिरी विज़िट की जगह का इस्तेमाल, वाहन की शुरुआत या आखिरी जगह के तौर पर किया जाता है.

इस उदाहरण में, पिकअप के लिए की गई शुरुआती तीन विज़िट के बीच ट्रांज़िशन में, दूरी और समय शून्य है. ऐसा इसलिए है, क्योंकि अनुरोध में तीनों पिकअप की एक ही जगह दी गई है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, ShipmentRoute रेफ़रंस दस्तावेज़ (REST, gRPC) देखें.

आसान वेपॉइंट ऑर्डर ऑप्टिमाइज़ेशन

इस उदाहरण से पता चलता है कि रूट ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल, शिपमेंट की प्रॉपर्टी के तौर पर विज़िट को मॉडल करता है. साथ ही, इसमें वेस्टपॉइंट या स्टॉप को अलग इकाई के तौर पर नहीं माना जाता. हालांकि, स्टॉप या वेपॉइंट को शिपमेंट के तौर पर दिखाया जा सकता है. इसके लिए, पिकअप या डिलीवरी के तौर पर एक VisitRequest का इस्तेमाल किया जा सकता है. ऑप्टिमाइज़र को सबसे अच्छा रास्ता ढूंढने के लिए, वाहन को अब भी costPerHour या costPerKilometer असाइन करना ज़रूरी है.