OptimizeToursRequest wendet Einschränkungen auf Folgendes an:
- Versand, der sich auf die Durchführung von Sendungen auswirkt
- Fahrzeuge, die sich auf die Berechnung von Fahrzeugrouten auswirken
- Weltweit, sowohl für Fahrzeuge als auch für Sendungen.
In diesem Leitfaden geht es um eine wichtige Versandbeschränkung: Zeitfenster.
Zeitfenster sind eine Art Einschränkung, die Sie in der OptimizeToursRequest-Nachricht (REST, gRPC) angeben, um zeitbasierte Einschränkungen für Versandaktivitäten festzulegen. Diese Art von Einschränkung beeinflusst sowohl den Zeitpunkt als auch die Art und Weise, wie eine Sendung ausgeführt werden kann, sowie die Fahrzeugzuweisung für die Sendung. Bei diesen Einschränkungen werden die Fahrzeuge bevorzugt, die die Zeitvorgaben der Sendung am besten erfüllen können.
Versandeinschränkungen: Zeitfenster
Sie geben an, wann eine Abholung oder Lieferung erfolgen kann, indem Sie die Shipment.VisitRequest-Nachricht so formulieren:
- Verwenden Sie die Property
timeWindowsin der Nachricht (REST, gRPC). - Geben Sie die Start- und Endzeit in der
TimeWindow-Nachricht an (REST, gRPC).
Beispielanfrage mit Zeitfensterbeschränkungen
Das Beispiel zeigt drei verschiedene Sendungen mit jeweils einem eigenen Lieferzeitfenster. Der Einfachheit halber werden in diesem Beispiel nur Zeitfenster für deliveries festgelegt. Zeitfenster können aber auch auf Abholungen angewendet werden. Es können mehrere Zeitfenster angegeben werden. In diesem Beispiel wird jedoch nur eines pro Lieferung VisitRequest verwendet.
Beispielanfrage mit Zeiträumen
{ "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 } ] } }
Beispielantwort mit Zeitfensterbeschränkungen
In der Beispielantwort sind die Start- und Endzeit des Fahrzeugs 17:35:50 bzw. 18:17:24. Diese Zeiten geben an, wie lange der Optimierer benötigt, um das im Antrag angegebene Fahrzeug als costPerHour zu betreiben und dabei alle Zeitfenstereinschränkungen zu berücksichtigen. Wenn Sie 17:35:50 als Startzeit verwenden, muss das Fahrzeug nicht an einem Besuchsort warten, bis das Zeitfenster des Besuchs beginnt. In der Antwort werden dann waitDuration-Werte von null angezeigt.
Antwort auf die Beispielanfrage mit Zeiträumen
{ "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 } } }
Die Zeitfenster haben die visits des Fahrzeugs so sortiert, dass die Sendungen mit den frühesten Zeitfenstern zuerst zugestellt werden.
shipments[2]wird um 17:50 Uhr geliefertshipments[1]wird um 18:00 Uhr geliefertshipments[0]wird um 18:07 Uhr geliefert
In der Beispielanfrage werden harte Zeitfensterbeschränkungen angegeben, die erfordern, dass Lieferungen innerhalb dieser Zeitfenster abgeschlossen werden. Wenn die VisitRequests einer Sendung innerhalb eines ihrer Zeitfenster nicht möglich oder kosteneffizient ist, wird die Sendung vom Optimierungstool übersprungen. Wenn die Sendung eine penaltyCost hat, fügt der Optimizer sie den Kosten hinzu, die in der Antwort metrics angegeben sind. Andernfalls wird die skippedMandatoryShipmentCount-Eigenschaft der OptimizeToursResponse-Nachricht (REST, gRPC) erhöht.
Wenn Sie die Zeiträume ändern, indem Sie das Fenster von shipment[1] um mehrere Stunden nach hinten verschieben (z. B. von 18:00 auf 21:00 Uhr), sehen die Ergebnisse anders aus. Das wird in den folgenden Beispielen veranschaulicht.
Beispielanfrage mit Zeiträumen, die nicht erfüllt werden können
{ "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 } ] } }
Antwort auf die zweite Beispielanfrage mit Zeitfenstern, in denen eine Sendung übersprungen wird
{ "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 } } }
In diesem Beispiel wurde shipment[1] aufgrund des späteren Zeitfensters übersprungen, da die zusätzliche Betriebszeit des Fahrzeugs, die für die Zustellung der Sendung innerhalb des angegebenen Zeitfensters erforderlich war, die Strafkosten der Sendung überstieg.
Die Kosten für den Verstoß für shipment[1] werden in metrics.costs angezeigt und der Index in skippedShipments.
Weiche Zeitfenstereinschränkungen
Wie in Parameter für das Kostenmodell kurz erwähnt, können Zeiträume als weiche Einschränkungen angewendet werden. Weiche Einschränkungen unterscheiden sich von harten Einschränkungen wie folgt:
- Harte Einschränkungen: Dürfen nicht verletzt werden. Der Optimierer bietet keine Lösung an, die gegen die Einschränkung verstößt, auch wenn das bedeutet, dass eine Lieferung übersprungen wird.
- Weiche Einschränkungen: Diese können verletzt werden. Das bedeutet, dass der Optimierer möglicherweise eine Lösung bereitstellt, die eine weiche Einschränkung verletzt. Der Optimierer wendet jedoch auch Kosten für jeden Verstoß an. Sie geben diese Kosten als zusätzliche Property im Zeitfenster an, in der Regel als Kosten pro Stunde für jede Stunde vor oder nach dem Zeitfenster, in dem die Aktivität stattfindet.
Zeiträume werden durch die Verwendung von softStartTime oder softEndTime anstelle von startTime bzw. endTime und durch Festlegen von costPerHourBeforeSoftStartTime oder costPerHourAfterSoftEndTime abgemildert.
Verwenden Sie weiche Zeitfensterbeschränkungen, wenn Abholungen oder Lieferungen innerhalb eines bestimmten Zeitfensters erfolgen sollen, aber nicht unbedingt erforderlich sind. Sie können harte und weiche Zeitfensterbeschränkungen kombinieren, um Geschäftsziele auszudrücken. Beispiel:
- Fester Zeitraum: Gibt die Geschäftszeiten eines Kunden an, z. B. von 9:00 bis 17:00 Uhr.
- Unverbindliches Zeitfenster: Gibt den Zeitraum für die Lieferung oder Abholung an, der mit der an den Kunden gesendeten Benachrichtigung übereinstimmt, z. B. 9:00 bis 13:00 Uhr.
In diesem Beispiel wird die Zeitbeschränkung für die Sendung, die zuvor übersprungen wurde, weil ihr Zeitfenster zu spät begann, gelockert. Bei den anderen Sendungen wurde das Enddatum des Zeitfensters ebenfalls angepasst.
Beispielanfrage mit harten und weichen Zeiträumen
{ "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 } ] } }
Antwort auf die Beispielanfrage mit harten und weichen Zeitfenstern
{ "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 } } }
Im Beispiel mit nur harten Zeitfensterbeschränkungen wurde shipment[1] vollständig übersprungen. Durch die Lockerung des Lieferzeitfensters wird es vor dem Beginn des Zeitfensters geliefert. Ebenso konnte shipment[2] durch die Verschiebung der Endzeiten der anderen Sendungen nach Ablauf des Zeitfensters geliefert werden.
Gleichzeitig haben sich sowohl die Kosten als auch die Gesamtzahl der Sendungen geändert:
totalCost: Gesunken von 81.283 auf 64.797- Gesamtzahl der abgeschlossenen Sendungen: von 2 auf 3 erhöht
Der Optimierer hat eine kostengünstigere Lösung gefunden, da die Zeitfensterbeschränkungen im Vergleich zum vorherigen Beispiel gelockert wurden.
Die metrics.costs-Eigenschaft enthält außerdem einen neuen Schlüssel, der die tatsächlichen Kosten angibt, die auf dem Produkt der Einschränkung und der Dauer der Überschreitung des Lieferzeitfensters beruhen. Das bedeutet:
costPerHourBeforeSoftStartTimevon 2.0 und- die Zeit zwischen der tatsächlichen Lieferung und dem Beginn des Zeitfensters: 2,83583 Stunden
Ergebnis:
model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time:
5.6716666666666669.
Mit diesen Messwerten können Sie eine Kostenanalyse durchführen, um den Kompromiss zwischen harten und weichen Einschränkungen zu sehen. So können Sie Ihre Einschränkungen an Ihre spezifischen Geschäftsregeln anpassen. In diesem Fall sind die Gesamtkosten niedriger als shipment[1].penalty_cost von 20, 0. Das Optimierungsprogramm hat festgestellt, dass es kostengünstiger ist, die Sendung früher zuzustellen, als sie zu überspringen.