उदाहरण: टाइम विंडो

इस उदाहरण में, शिपमेंट के लिए पिकअप और डिलीवरी का समय सेट करने के लिए, timeWindows का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

timeWindows को इस्तेमाल करने के अन्य तरीकों के बारे में जानने और इसके कॉन्सेप्ट की पूरी जानकारी पाने के लिए, टाइम विंडो के मुख्य कॉन्सेप्ट वाला दस्तावेज़ देखें.

पहली स्थिति: तय समयसीमा के अंदर डिलीवरी करना

यहां दिए गए उदाहरण में एक ऐसी स्थिति दिखाई गई है जहां एक ही वाहन को तय किए गए timeWindows के अंदर तीन शिपमेंट डिलीवर करने हैं.

अनुरोध का उदाहरण

इस अनुरोध में तीन शिपमेंट शामिल हैं. हर शिपमेंट की डिलीवरी की तारीख अलग-अलग है TimeWindow:

  • shipments[0] डिलीवरी विंडो: 18:00 - 19:00
  • shipments[1] डिलीवरी विंडो: 18:00 - 18:30
  • shipments[2] डिलीवरी विंडो: शाम 5:30 बजे से शाम 6:00 बजे तक

टाइम विंडो के साथ अनुरोध का उदाहरण देखें

{
  "populatePolylines": false,
  "populateTransitionPolylines": false,
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T19:00:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T18:30:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 20.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T18:00:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "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
      }
    ]
  }
}

जवाब का उदाहरण

जवाब से पता चलता है कि ऑप्टिमाइज़र, हर visits को शेड्यूल करता है, ताकि तय समयसीमा का पालन किया जा सके. साथ ही, पहले की समयसीमा वाले शिपमेंट को पहले डिलीवर किया जा सके.

टाइम विंडो के साथ, अनुरोध के उदाहरण का जवाब देखें

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-13T18:17:24Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:38:20Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:40:50Z",
          "detour": "300s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-13T17:50:09Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
          "detour": "796s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-13T18:07:35Z",
          "detour": "1520s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:35:50Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:38:20Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:40:50Z"
        },
        {
          "travelDuration": "409s",
          "travelDistanceMeters": 1371,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "409s",
          "startTime": "2023-01-13T17:43:20Z"
        },
        {
          "travelDuration": "341s",
          "travelDistanceMeters": 1312,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "341s",
          "startTime": "2023-01-13T17:54:19Z"
        },
        {
          "travelDuration": "205s",
          "travelDistanceMeters": 636,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "205s",
          "startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
        },
        {
          "travelDuration": "339s",
          "travelDistanceMeters": 1276,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "339s",
          "startTime": "2023-01-13T18:11:45Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 3,
        "travelDuration": "1294s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "1200s",
        "totalDuration": "2494s",
        "travelDistanceMeters": 4595
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_hour": 27.711111111111112,
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 45.95
      },
      "routeTotalCost": 73.661111111111111
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 3,
      "travelDuration": "1294s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "1200s",
      "totalDuration": "2494s",
      "travelDistanceMeters": 4595
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:35:50Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:17:24Z",
    "totalCost": 73.661111111111111,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_hour": 27.711111111111112,
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 45.95
    }
  }
}

हर शिपमेंट की डिलीवरी startTime, अनुरोध की गई समयावधि के अंदर होनी चाहिए:

  • shipments[2] को 17:50 पर डिलीवर किया जाता है. यह 17:30 से 18:00 के बीच की विंडो में आता है.
  • shipments[1] को शाम 6:00 बजे डिलीवर किया जाता है. यह डिलीवरी, शाम 6:00 से 6:30 बजे के बीच की जाती है.
  • shipments[0] को 18:07 पर डिलीवर किया जाता है. यह 18:00 से 19:00 के बीच की विंडो में आता है.

दूसरी स्थिति: समयसीमा की वजह से शिपमेंट को स्किप करना

यहां दिए गए उदाहरण में ऐसी स्थिति दिखाई गई है जहां शिपमेंट की टाइम विंडो, अन्य शिपमेंट की टाइम विंडो से काफ़ी दूर है. इस वजह से, ऑप्टिमाइज़र के लिए शिपमेंट को छोड़ना और penaltyCost का पेमेंट करना ज़्यादा किफ़ायती है.

अनुरोध का उदाहरण

यह अनुरोध पहले उदाहरण की तरह ही है. हालांकि, इसमें एक शिपमेंट की डिलीवरी विंडो का समय अलग है. यह दिन में काफ़ी देर बाद का है.

  • shipments[1] डिलीवरी का समय अब यह है: रात 9:00 से रात 9:30

टाइम विंडो वाले अनुरोध का ऐसा उदाहरण देखें जिसे पूरा नहीं किया जा सकता

{
  "populatePolylines": false,
  "populateTransitionPolylines": false,
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T19:00:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T21:00:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T21:30:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 20.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T18:00:00Z"
              }
            ]
          }
        ],
        "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
      }
    ]
  }
}

जवाब का उदाहरण

जवाब से पता चलता है कि ऑप्टिमाइज़र, shipment[1] को स्किप कर देता है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि उस शिपमेंट को डिलीवर करने के लिए, वाहन को कई घंटे ज़्यादा चलाना होगा. साथ ही, उस समय के लिए कैलकुलेट किया गया शुल्क, शिपमेंट के penaltyCost 20.0 से ज़्यादा है.

उदाहरण के तौर पर किए गए अनुरोध का जवाब देखें. इसमें, शिपमेंट को स्किप करने की समयावधि की जानकारी दी गई है

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-13T18:09:49Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:40:19Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-13T17:49:38Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
          "detour": "946s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:37:49Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:40:19Z"
        },
        {
          "travelDuration": "409s",
          "travelDistanceMeters": 1371,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "409s",
          "startTime": "2023-01-13T17:42:49Z"
        },
        {
          "travelDuration": "372s",
          "travelDistanceMeters": 1348,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "372s",
          "startTime": "2023-01-13T17:53:48Z"
        },
        {
          "travelDuration": "339s",
          "travelDistanceMeters": 1276,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "339s",
          "startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 2,
        "travelDuration": "1120s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "800s",
        "totalDuration": "1920s",
        "travelDistanceMeters": 3995
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 39.95,
        "model.vehicles.cost_per_hour": 21.333333333333332
      },
      "routeTotalCost": 61.283333333333331
    }
  ],
  "skippedShipments": [
    {
      "index": 1
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 2,
      "travelDuration": "1120s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "800s",
      "totalDuration": "1920s",
      "travelDistanceMeters": 3995
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:37:49Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:09:49Z",
    "totalCost": 81.283333333333331,
    "costs": {
      "model.shipments.penalty_cost": 20,
      "model.vehicles.cost_per_hour": 21.333333333333332,
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 39.95
    }
  }
}

जवाब में skippedShipments कलेक्शन से पता चलता है कि index: 1 वाले शिपमेंट को पूरा नहीं किया गया. इससे लागत के इन पैरामीटर पर असर पड़ता है:

तीसरी स्थिति: सॉफ़्ट टाइम विंडो का इस्तेमाल करना

यहां दिए गए उदाहरण में, सॉफ्ट टाइम विंडो का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इसकी मदद से ऑप्टिमाइज़र, विज्ञापन को तय की गई समयावधि के बाहर डिलीवर कर सकता है. हालांकि, इसके लिए उसे कुछ शुल्क देना होगा.

इस सुविधा के बारे में खास जानकारी पाने के लिए, टाइम विंडो के मुख्य कॉन्सेप्ट वाले दस्तावेज़ में सॉफ़्ट टाइम विंडो सेक्शन देखें.

अनुरोध का उदाहरण

इस अनुरोध से, पिछले सिनेरियो में बदलाव किया जाता है. इसके लिए, shipment[1] के लिए तय की गई हार्ड टाइम विंडो को सॉफ़्ट टाइम विंडो में बदला जाता है. ऐसा करने के लिए, softStartTime का इस्तेमाल करें और costPerHourBeforeSoftStartTime दें.

shipment[1] में अब 21:00 का softStartTime और 2.0 का costPerHourBeforeSoftStartTime है. इसका मतलब है कि 21:00 बजे से पहले डिलीवरी करने पर, हर घंटे के हिसाब से जुर्माना लगाया जाता है.

हार्ड और सॉफ़्ट टाइम विंडो वाले अनुरोध का उदाहरण देखें

{
  "populatePolylines": false,
  "populateTransitionPolylines": false,
  "model": {
    "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00Z",
    "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00Z",
    "shipments": [
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789456,
              "longitude": -122.390192
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
                "softEndTime": "2023-01-13T19:00:00Z",
                "costPerHourAfterSoftEndTime": 2.0
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 100.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.789116,
              "longitude": -122.395080
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "softStartTime": "2023-01-13T21:00:00Z",
                "endTime": "2023-01-13T21:30:00Z",
                "costPerHourBeforeSoftStartTime": 2.0
              }
            ]
          }
        ],
        "pickups": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.794465,
              "longitude": -122.394839
            },
            "duration": "150s"
          }
        ],
        "penaltyCost": 20.0
      },
      {
        "deliveries": [
          {
            "arrivalLocation": {
              "latitude": 37.795242,
              "longitude": -122.399347
            },
            "duration": "250s",
            "timeWindows": [
              {
                "startTime": "2023-01-13T17:30:00Z",
                "softEndTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
                "costPerHourAfterSoftEndTime": 2.0
              }
            ]
          }
        ],
        "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
      }
    ]
  }
}

जवाब का उदाहरण

जवाब से पता चलता है कि ऑप्टिमाइज़र अब तीनों शिपमेंट शेड्यूल करता है. यह shipment[1] की डिलीवरी को 21:00 softStartTime से काफ़ी पहले शेड्यूल करता है. यह सबसे किफ़ायती तरीका है, क्योंकि समयसीमा का पालन न करने पर लगने वाला शुल्क, शिपमेंट को स्किप करने पर लगने वाले penaltyCost से कम होता है. साथ ही, यह शुल्क, समयसीमा के दौरान डिलीवरी करने के लिए वाहन के इंतज़ार करने पर लगने वाले शुल्क से भी कम होता है.

हार्ड और सॉफ्ट टाइम विंडो के साथ, अनुरोध के उदाहरण का जवाब देखना

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-13T18:24:28Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:51:05Z",
          "detour": "150s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-13T17:53:35Z",
          "detour": "300s"
        },
        {
          "startTime": "2023-01-13T18:00:00Z",
          "detour": "300s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2023-01-13T18:07:42Z",
          "detour": "493s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-13T18:17:27Z",
          "detour": "873s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:48:35Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:51:05Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-13T17:53:35Z"
        },
        {
          "travelDuration": "235s",
          "travelDistanceMeters": 795,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "235s",
          "startTime": "2023-01-13T17:56:05Z"
        },
        {
          "travelDuration": "212s",
          "travelDistanceMeters": 791,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "212s",
          "startTime": "2023-01-13T18:04:10Z"
        },
        {
          "travelDuration": "335s",
          "travelDistanceMeters": 1204,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "335s",
          "startTime": "2023-01-13T18:11:52Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-13T18:21:37Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 3,
        "travelDuration": "953s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "1200s",
        "totalDuration": "2153s",
        "travelDistanceMeters": 3455
      },
      "routeCosts": {
        "model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_after_soft_end_time": 0.58166666666666667,
        "model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time": 5.7433333333333332,
        "model.vehicles.cost_per_hour": 23.922222222222221,
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.55
      },
      "routeTotalCost": 64.797222222222217
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 3,
      "travelDuration": "953s",
      "waitDuration": "0s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "1200s",
      "totalDuration": "2153s",
      "travelDistanceMeters": 3455
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2023-01-13T17:48:35Z",
    "latestVehicleEndTime": "2023-01-13T18:24:28Z",
    "totalCost": 64.797222222222217,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_kilometer": 34.55,
      "model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time": 5.7433333333333332,
      "model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_after_soft_end_time": 0.58166666666666667,
      "model.vehicles.cost_per_hour": 23.922222222222221
    }
  }
}

सॉफ़्ट टाइम विंडो से बेहतर समाधान मिलता है. यह इन सुधारों से पता चलता है:

  • तीनों शिपमेंट शेड्यूल किए गए हैं और किसी को भी स्किप नहीं किया गया है.
  • totalCost अब 64.79 है, जो पिछले समाधान की लागत 81.28 से कम है.
  • routeCosts ऑब्जेक्ट में, softStartTime से करीब तीन घंटे पहले shipment[1] डिलीवर करने के लिए 5.74 का शुल्क शामिल है. यह लागत, 20.0 के penaltyCost से कम है. इसलिए, यह सबसे किफ़ायती विकल्प है.