提供自取和外送服務的基本停靠站訂單最佳化

這個情境會使用簡單的成本參數,為車輛指定的停靠站排序進行最佳化。這是最簡單的路線最佳化作業模式,可確保在指定時間內造訪所有停靠站。

以下範例說明基本情境,其中包含一輛車輛和三個貨運,皆來自稱為「倉庫」的單一地點。

查看要求範例

      {
        "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
            }
          ]
        }
      }
    

路線最佳化要求欄位

總覽所述,路線最佳化要求的最重要屬性是 vehiclesshipments

除了車輛和貨物外,要求還包含下列欄位:

折線

populatePolylinespopulateTransitionPolylines 可指定路線最佳化功能是否應傳回多邊形。

這項服務會使用 Maps JS 折線編碼器編碼折線,該編碼器會使用可列印的 ASCII 字元表示二進位折線資料。您可以使用互動式折線編碼器公用程式,將路線最佳化功能計算出的路徑以圖形呈現。本指南中的範例將 populatePolylinespopulateTransitionPolylines 設為 true,但其他指南會將其設為 false,以減少回應大小。

如要瞭解編碼格式,請參閱「編碼折線演算法格式」。

全域時間限制

model.globalStartTimemodel.globalEndTime 設為任意的 24 小時期間。這樣一來,輸出時間戳記就更容易解讀。

造訪地點

範例要求只使用 model.shipments[].pickups[].arrivalLocationmodel.shipments[].deliveries[].arrivalLocation。另外,如果車輛的出發點與抵達點不同,例如停車場大樓的一側有入口,另一側有出口,則也有 departureLocation 屬性可用於這類情況。在本指南和後續指南中,我們假設抵達和出發地點相同。

到達和離開 waypoint 也是 latLng 的替代方案。Waypoint 欄位支援使用 Google 地點 ID 做為 LatLng 的替代方案,也可以指定車輛方向。詳情請參閱參考說明文件 (RESTgRPC)。

範例中的限制

此情境會以多種方式限制最佳化工具:

  1. 所有活動都必須在全球開始和結束時間之間完成。在這種情況下,由於出貨時間相近,且全球時間視窗範圍廣泛,因此開始和結束時間的限制條件非常寬鬆。
  2. 所有出貨作業都必須完成。這是在 shipments 上未指定罰款費用時的預設行為。
  3. costPerKilometercostPerHour 已在車輛上設定。

費用會在成本模型參數中處理。

路線最佳化回應屬性

查看範例要求的回應

    {
      "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
        }
      }
    }
    

路線最佳化回應包含最高層級的 routes 欄位,代表建議的路線,每輛車輛一個路線。由於本指南的示例要求只指定一輛車輛,因此 routes 包含一個 ShipmentRoute 訊息。

ShipmentRoute 個房源

ShipmentRoute 訊息類型的兩個最重要的屬性是 visitstransitions

每個 Visit 代表完成從要求訊息的其中一個 VisitRequest 提取或傳送資料的動作。系統會指派工作給某個車輛,要求該車輛在某個地點和時間完成工作。

每個 Transition 代表從一個地點前往下一個地點的車輛。轉換可發生在車輛的起點、造訪地點和車輛的終點之間。

如要重建車輛的完整路線,ShipmentRoutevisitstransitions 必須合併。將欄位組合成車輛活動的進度,如下所示:

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

ShipmentRoutetransitions 一律比 visits 多一個,因為車輛必須從路線起點出發,前往路線起點的第一次造訪地點,然後從最後一次造訪地點前往路線終點。如果車輛沒有起點或終點位置,transitions 仍會比 visits 多一個,因為系統會分別使用第一或最後一次造訪的位置做為車輛的起點或終點位置。

在這個範例中,前三個接送行程之間的轉換距離和時間長度為零,因為這三個接送行程在要求中共用相同的位置。

詳情請參閱 ShipmentRoute 參考說明文件 (RESTgRPC)。

簡單的路標順序最佳化

如本範例所示,路線最佳化模型會將拜訪視為運送作業的屬性,且不會將中途站或停靠站視為獨立實體。不過,您可以將停靠站或路線點視為出貨,並使用單一 VisitRequest 做為取件或送達地點。車輛仍必須指派 costPerHourcostPerKilometer,才能讓最佳化器找出最佳路線 (而非找出任何可行路線)。