Este guia demonstra como o número de veículos fornecidos em uma solução de otimização de rotas pode variar dependendo dos parâmetros da solicitação.
A API Route Optimization não apenas otimiza a ordem de conclusão do envio, mas também atribui esses envios a veículos para otimizar os custos de acordo com as restrições que você gerencia.
No primeiro exemplo, o número de veículos corresponde ao número de remessas, e todos os veículos compartilham as mesmas propriedades de custo e local. Cada veículo tem um custo por hora de operação e por quilômetro percorrido, o que ajuda a minimizar o tempo e a distância da viagem. É possível esperar que vários veículos sejam atribuídos a remessas, mas o exemplo de resposta mostra a solução de menor custo considerando os parâmetros especificados do modelo de custo.
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 } ] } }
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 } } }
O solucionador atribui todas as remessas a apenas um veículo, ignorando uma remessa
apesar da ampla disponibilidade de veículos. Isso porque o custo de operação de
veículos adicionais é muito alto para justificar, e não é econômico para
nenhum veículo concluir o envio ignorado devido ao baixo custo da penalidade.
Apesar da capacidade disponível, um veículo pode realizar todas as entregas
atribuídas da maneira mais econômica. Os veículos na solicitação não têm a propriedade usedIfRouteIsEmpty definida. Consulte a documentação da mensagem Vehicle (REST, gRPC) para mais detalhes. Portanto, eles não geram custos se não forem usados.
Mudar os parâmetros de custo para priorizar soluções globalmente mais curtas em vez de rotas de veículos individualmente mais curtas faz com que mais veículos participem da solução. O próximo exemplo de solicitação substitui Vehicle.costPerHour pelo ShipmentModel.globalDurationCostPerHour global, priorizando soluções que são mais curtas no total do que o tempo de operação de qualquer veículo. O custo da penalidade para shipment[1] também é aumentado para reduzir a probabilidade de 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 } ] } }
O resultado mostra que usar o parâmetro de custo global por hora faz com que os três veículos sejam usados em vez de apenas um.
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" }, { "startTime": "2023-01-14T00:06:25Z", "detour": "0s" } ], "transitions": [ { "travelDuration": "0s", "waitDuration": "0s", "totalDuration": "0s", "startTime": "2023-01-14T00:00:00Z" }, { "travelDuration": "235s", "travelDistanceMeters": 795, "waitDuration": "0s", "totalDuration": "235s", "startTime": "2023-01-14T00:02:30Z" }, { "travelDuration": "339s", "travelDistanceMeters": 1276, "waitDuration": "0s", "totalDuration": "339s", "startTime": "2023-01-14T00:10:35Z" } ], "metrics": { "performedShipmentCount": 1, "travelDuration": "574s", "waitDuration": "0s", "delayDuration": "0s", "breakDuration": "0s", "visitDuration": "400s", "totalDuration": "974s", "travelDistanceMeters": 2071 }, "routeCosts": { "model.vehicles.cost_per_kilometer": 20.71 }, "routeTotalCost": 20.71 } ], "metrics": { "aggregatedRouteMetrics": { "performedShipmentCount": 3, "travelDuration": "1888s", "waitDuration": "0s", "delayDuration": "0s", "breakDuration": "0s", "visitDuration": "1200s", "totalDuration": "3088s", "travelDistanceMeters": 6489 }, "usedVehicleCount": 3, "earliestVehicleStartTime": "2023-01-14T00:00:00Z", "latestVehicleEndTime": "2023-01-14T00:18:54Z", "totalCost": 112.14, "costs": { "model.vehicles.cost_per_kilometer": 64.89, "model.global_duration_cost_per_hour": 47.25 } } }
Nesta resposta, todos os três veículos estão em uso (por metrics.usedVehicleCount),
e cada um deles tem uma entrega atribuída para concluir. Com locais de início e fim idênticos e costPerKilometer, todos os três veículos são efetivamente intercambiáveis. Portanto, não importa qual remessa é atribuída a qual veículo.
O globalDurationCostPerHour faz com que o otimizador encontre uma solução mais curta no geral: a diferença entre earliestVehicleStartTime e latestVehicleEndTime é de apenas 18 minutos e 54 segundos, em vez dos 28 minutos e 22 segundos da resposta anterior. No entanto, o metrics.costs.model.vehicles.cost_per_kilometer aumentou, refletindo uma distância total percorrida maior pelos três veículos usados. Isso demonstra uma maneira de o modelo de custo permitir que você faça trocas:
- Aumento do custo de tempo global: aumenta a utilização do veículo para minimizar o tempo total de conclusão, ao custo de mais distância e tempo gasto em trânsito.
- Aumento do custo de tempo do veículo: diminua a utilização do veículo e o tempo gasto em trânsito, ao custo de uma solução geral mais longa.
O valor globalDurationCostPerHour de 150,0 neste exemplo é definido como três vezes o costPerHour de 50,0 dos veículos individuais do exemplo anterior. Esse valor de custo global espera que todos os três veículos operem simultaneamente, mas, na prática, essas proposições podem não refletir a realidade e ter um efeito negativo na qualidade dos resultados.
Conforme descrito em Parâmetros do modelo de custo, todos os parâmetros de custo são expressos nas mesmas unidades sem dimensão, mas podem ter significados muito diferentes. Normalmente, os valores de parâmetros do modelo de custos precisam ser baseados na realidade o máximo possível, já que custos artificiais como os deste exemplo podem fazer com que a API otimize objetivos que não correspondem à sua intenção.