Exemplo: otimização da frota com base no custo

Este exemplo mostra como o número de veículos usados em uma solução da API Route Optimization pode variar dependendo de como você define os parâmetros de custo. Ao ajustar os custos do veículo, você pode influenciar se o otimizador prioriza minimizar o número de veículos usados ou o tempo total necessário para concluir todas as entregas.

Para uma visão geral conceitual completa, consulte o conceito-chave Modelo de custo.

Cenário 1: minimizar os custos operacionais do veículo

Este cenário mostra como o otimizador usa o número mínimo de veículos necessários para produzir a solução mais econômica quando os custos estão vinculados a veículos individuais.

Exemplo de solicitação

Essa solicitação inclui as seguintes informações:

Confira um exemplo de solicitação com vários veículos

{
  "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
      }
    ]
  }
}
    

Exemplo de resposta

Mesmo que três veículos estejam disponíveis, o otimizador atribui todas as remessas a um único veículo e pula uma delas. Essa é a solução mais barata, já que o custo de operar mais de um veículo é maior do que entregar três remessas com um veículo e pular uma remessa com uma penalidade baixa.

Ver uma resposta à solicitação com vários veículos

{
  "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
    }
  }
}
    

A resposta contém os seguintes parâmetros relevantes:

  • A matriz routes contém três objetos. O primeiro descreve a rota para vehicle[0], enquanto os dois seguintes contêm apenas um vehicleIndex, indicando que vehicle[1] e vehicle[2] não foram usados.
  • A matriz skippedShipments mostra que o envio com index: 1, que tinha o menor penaltyCost de 5,0, foi ignorado.
  • O objeto metrics confirma que o usedVehicleCount é 1.

Cenário 2: como minimizar o tempo total da solução

Este cenário mostra como incentivar o uso de mais veículos para concluir todas as entregas mais rapidamente. Para isso, mude o modelo de custo de custos operacionais individuais de veículos para um custo global que penaliza a duração total de toda a solução.

Exemplo de solicitação

Essa solicitação inclui as seguintes mudanças de parâmetros do primeiro cenário:

  • Remove costPerHour de cada veículo.
  • Adiciona globalDurationCostPerHour de 150,0. Esse custo se aplica ao tempo total desde o início do primeiro veículo até a conclusão do último.
  • Aumente o penaltyCost de shipment[1] para 75.00 e reduza as chances de ele ser ignorado.

Confira um exemplo de solicitação usando globalDurationCostPerHour

{
  "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
      }
    ]
  }
}
    

Exemplo de resposta

Com o novo custo global, o otimizador agora usa os três veículos para concluir os três envios. Ao executar as rotas em paralelo, a duração total da operação é significativamente reduzida, mesmo que a distância combinada seja maior.

Confira uma resposta à solicitação usando globalDurationCostPerHour

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:20Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 2,
          "startTime": "2023-01-14T00:09:19Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "409s",
          "travelDistanceMeters": 1371,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "409s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "171s",
          "travelDistanceMeters": 665,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "171s",
          "startTime": "2023-01-14T00:13:29Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "580s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "980s",
        "travelDistanceMeters": 2036
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.36
      },
      "routeTotalCost": 20.36
    },
    {
      "vehicleIndex": 1,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z",
      "visits": [
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2023-01-14T00:08:24Z",
          "detour": "0s"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "354s",
          "travelDistanceMeters": 1192,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "354s",
          "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z"
        },
        {
          "travelDuration": "380s",
          "travelDistanceMeters": 1190,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "380s",
          "startTime": "2023-01-14T00:12:34Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 1,
        "travelDuration": "734s",
        "waitDuration": "0s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "400s",
        "totalDuration": "1134s",
        "travelDistanceMeters": 2382
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_kilometer": 23.82
      },
      "routeTotalCost": 23.82
    },
    {
      "vehicleIndex": 2,
      "vehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
      "vehicleEndTime": "2023-01-14T00:16:14Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z",
          "detour": "0s"
        },
        {
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