इस गाइड में बताया गया है कि अनुरोध के पैरामीटर के आधार पर, रूट ऑप्टिमाइज़ेशन के समाधान में दिए गए वाहनों की संख्या कैसे अलग-अलग हो सकती है.
रूट ऑप्टिमाइज़ेशन एपीआई, न सिर्फ़ शिपमेंट पूरा करने के क्रम को ऑप्टिमाइज़ करता है, बल्कि उन शिपमेंट को वाहनों को असाइन भी करता है, ताकि आपके तय किए गए नियमों के तहत लागत को ऑप्टिमाइज़ किया जा सके.
पहले उदाहरण में, वाहनों की संख्या, शिपमेंट की संख्या से मेल खाती है. साथ ही, सभी वाहनों के लिए कीमत और जगह की प्रॉपर्टी एक जैसी है. हर वाहन के लिए, एक घंटे के हिसाब से किराया और तय किए गए हर किलोमीटर के हिसाब से किराया तय किया जाता है. इससे यात्रा में लगने वाले समय और दूरी को कम करने में मदद मिलेगी. ऐसा हो सकता है कि कोई व्यक्ति यह उम्मीद करे कि कई वाहनों को शिपमेंट असाइन किए जाएंगे. हालांकि, उदाहरण के तौर पर दिए गए जवाब में, लागत मॉडल के तय किए गए पैरामीटर के हिसाब से सबसे कम लागत वाला समाधान दिखाया गया है.
एक से ज़्यादा वाहनों के लिए अनुरोध का उदाहरण देखें
{ "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": 50.0, "costPerKilometer": 10.0 }, { "endLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "startLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "costPerHour": 50.0, "costPerKilometer": 10.0 }, { "endLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "startLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "costPerHour": 50.0, "costPerKilometer": 10.0 } ] } }
एक से ज़्यादा वाहनों के लिए किए गए अनुरोध का जवाब देखना
{ "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": 23.638888888888889 }, "routeTotalCost": 57.168888888888887 }, { "vehicleIndex": 1 }, { "vehicleIndex": 2 } ], "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": 62.168888888888887, "costs": { "model.vehicles.cost_per_hour": 23.638888888888889, "model.shipments.penalty_cost": 5, "model.vehicles.cost_per_kilometer": 33.53 } } }
सॉल्वर, सभी शिपमेंट को सिर्फ़ एक वाहन को असाइन करता है. साथ ही, एक शिपमेंट को छोड़ देता है. ऐसा तब होता है, जब वाहन उपलब्ध होते हैं. ऐसा इसलिए है, क्योंकि अतिरिक्त वाहनों को चलाने की लागत इतनी ज़्यादा है कि उसे सही नहीं ठहराया जा सकता. साथ ही, पेनल्टी के तौर पर कम शुल्क लगने की वजह से, किसी भी वाहन के लिए, शिपिंग को पूरा करना किफ़ायती नहीं है.
वाहन की उपलब्ध क्षमता के बावजूद, एक वाहन को असाइन किए गए सभी शिपमेंट को सबसे किफ़ायती तरीके से पूरा किया जा सकता है. अनुरोध में शामिल वाहनों के लिए, usedIfRouteIsEmpty प्रॉपर्टी सेट नहीं की गई है. ज़्यादा जानकारी के लिए, usedIfRouteIsEmpty मैसेज का दस्तावेज़ (REST, gRPC) देखें. इसलिए, इस्तेमाल न किए जाने पर इन वाहनों पर कोई शुल्क नहीं लगता.Vehicle
हर वाहन के लिए सबसे छोटे रास्ते के बजाय, सभी वाहनों के लिए सबसे छोटे रास्तों को प्राथमिकता देने के लिए, लागत के पैरामीटर बदलने से ज़्यादा वाहन, समाधान में शामिल हो पाते हैं. अगले उदाहरण में दिए गए अनुरोध में, Vehicle.costPerHour को ग्लोबल ShipmentModel.globalDurationCostPerHour से बदल दिया गया है. इसमें उन समाधानों को प्राथमिकता दी गई है जिनमें किसी भी वाहन के लिए, कुल समय के मुकाबले ड्राइविंग का समय कम हो. shipment[1] के लिए पेनल्टी की लागत भी बढ़ा दी गई है, ताकि इसे स्किप किए जाने की संभावना कम हो सके.
globalDurationCostPerHour का इस्तेमाल करके किए गए अनुरोध का उदाहरण देखें
{ "model": { "globalStartTime": "2023-01-13T16:00:00-08:00", "globalEndTime": "2023-01-14T16:00:00-08:00", "globalDurationCostPerHour": 150.0, "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": 75.0 }, { "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 }, "costPerKilometer": 10.0 }, { "endLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "startLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "costPerKilometer": 10.0 }, { "endLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "startLocation": { "latitude": 37.794465, "longitude": -122.394839 }, "costPerKilometer": 10.0 } ] } }
नतीजे से पता चलता है कि 'हर घंटे के हिसाब से वैश्विक लागत' पैरामीटर का इस्तेमाल करने पर, सिर्फ़ एक वाहन के बजाय तीनों वाहनों का इस्तेमाल किया जाता है.
globalDurationCostPerHour का इस्तेमाल करके, अनुरोध का जवाब देखना
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इस जवाब में, तीनों वाहनों का इस्तेमाल किया जा रहा है (metrics.usedVehicleCount के हिसाब से). साथ ही, हर वाहन को एक शिपमेंट पूरा करने के लिए असाइन किया गया है. शुरू होने की जगह, खत्म होने की जगह, और costPerKilometer एक जैसी होने पर, तीनों वाहनों को एक-दूसरे की जगह इस्तेमाल किया जा सकता है. इसलिए, इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि किस वाहन को कौनसी शिपमेंट असाइन की गई है.
globalDurationCostPerHour की वजह से, ऑप्टिमाइज़र को ऐसा जवाब मिला जो कुल मिलाकर छोटा है: earliestVehicleStartTime और latestVehicleEndTime के बीच का अंतर सिर्फ़ 18 मिनट 54 सेकंड है. वहीं, पिछले जवाब में यह अंतर 28 मिनट और 22 सेकंड था. हालांकि, metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer में बढ़ोतरी हुई है. इससे पता चलता है कि इस्तेमाल किए गए तीनों वाहनों से कुल दूरी ज़्यादा तय की गई है. इससे पता चलता है कि लागत मॉडल की मदद से, ट्रेड-ऑफ़ कैसे किए जा सकते हैं:
- ग्लोबल टाइम कॉस्ट में बढ़ोतरी: वाहन के इस्तेमाल को बढ़ाकर, काम पूरा होने में लगने वाले कुल समय को कम करें. हालांकि, इससे वाहन से तय की जाने वाली दूरी और रास्ते में लगने वाले समय में बढ़ोतरी होगी.
- वाहन के इस्तेमाल की लागत में बढ़ोतरी: वाहन के इस्तेमाल और ट्रांज़िट में लगने वाले समय को कम करें. हालांकि, इससे कुल समाधान में ज़्यादा समय लगेगा.
ध्यान दें कि इस उदाहरण में, globalDurationCostPerHour की वैल्यू 150.0 है. यह पिछले उदाहरण में, अलग-अलग वाहनों के लिए globalDurationCostPerHour की वैल्यू 50.0 से तीन गुना है.costPerHour इस ग्लोबल लागत वैल्यू से यह उम्मीद की जाती है कि तीनों वाहन एक साथ चलेंगे. हालांकि, असल में ऐसा नहीं हो सकता. इसलिए, इस तरह के अनुमान सही नहीं होते और इससे नतीजों की क्वालिटी पर बुरा असर पड़ सकता है.
लागत मॉडल के पैरामीटर में बताए गए तरीके के मुताबिक, लागत के सभी पैरामीटर को डाइमेंशनलेस यूनिट में दिखाया जाता है. हालांकि, इनका मतलब अलग-अलग हो सकता है. आम तौर पर, लागत मॉडल पैरामीटर की वैल्यू को ज़्यादा से ज़्यादा असलियत के हिसाब से सेट किया जाना चाहिए. इस उदाहरण में दी गई बनावटी लागत की वजह से, एपीआई उन लक्ष्यों के लिए ऑप्टिमाइज़ हो सकता है जो आपके मकसद से मेल नहीं खाते.