يوضّح هذا المثال كيفية استخدام timeWindows لضبط أوقات استلام الشحنات وتسليمها.
للحصول على نظرة عامة كاملة حول المفهوم ومعرفة المزيد من الطرق لاستخدام timeWindows،
اطّلِع على مستند مفهوم مفتاح الفترات الزمنية.
السيناريو 1: التسليم خلال الفترات الزمنية
يوضّح المثال التالي سيناريو يجب فيه أن تنقل مركبة واحدة ثلاث شحنات ضمن timeWindows المحدّد.
مثال على الطلب
يتضمّن هذا الطلب ثلاث شحنات، لكل منها TimeWindow مختلف:
- فترة التسليم
shipments[0]: من الساعة 18:00 إلى الساعة 19:00 - فترة التسليم
shipments[1]: من الساعة 18:00 إلى الساعة 18:30 - فترة التسليم
shipments[2]: من الساعة 17:30 إلى الساعة 18:00
الاطّلاع على مثال لطلب يتضمّن فترات زمنية
{ "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 } ] } }
مثال على إجابة
يوضّح الردّ أنّ خدمة التحسين تحدّد مواعيد كلّ من visits بما يتوافق مع الفترات الزمنية، مع إعطاء الأولوية للشحنات التي تتضمّن فترات زمنية أبكر.
الاطّلاع على ردّ على طلب المثال مع فترات زمنية
{ "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 } } }
يجب أن يتم التسليم startTime لكل شحنة خلال الفترة الزمنية المحدّدة:
- تم تسليم الطلب في الساعة 17:50 (ضمن الفترة المحدّدة من 17:30 إلى 18:00).
shipments[2] - يتم تسليم الطلب في الساعة 18:00 (ضمن الفترة الزمنية من 18:00 إلى 18:30).
shipments[1] - تم تسليم الطلب في الساعة 18:07 (ضمن الفترة الزمنية المحدّدة من الساعة 18:00 إلى 19:00).
shipments[0]
السيناريو 2: تخطّي شحنة بسبب الفترات الزمنية
يوضّح المثال التالي سيناريو يكون فيه الفارق الزمني بين شحنة وأخرى كبيرًا جدًا، ما يجعل من الأجدى للمحسِّن تخطّي الشحنة ودفع penaltyCost.
مثال على الطلب
هذا الطلب مماثل للسيناريو الأول، باستثناء أنّ فترة التسليم لشحنة واحدة تكون في وقت مختلف، أي في وقت لاحق من اليوم.
- فترة التسليم
shipments[1]هي الآن: من الساعة 21:00 إلى الساعة 21:30
الاطّلاع على مثال لطلب يتضمّن فترات زمنية لا يمكن تلبيتها
{ "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 } ] } }
مثال على إجابة
يُظهر الردّ أنّ أداة التحسين تتخطّى shipment[1]. يحدث ذلك لأنّه يجب أن تعمل المركبة لعدة ساعات إضافية لتسليم الشحنة، والتكلفة المحسوبة لهذا الوقت أعلى من penaltyCost للشحنة البالغ 20.0.
اطّلِع على ردّ على طلب المثال يتضمّن فترات زمنية تم فيها تخطّي شحنة
{ "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 } } }
تعرض مصفوفة skippedShipments في الردّ أنّه لم يتم تنفيذ الشحنة التي تحمل رقم التعريف index: 1، ما يؤثر في مَعلمات التكلفة التالية:
- يتم تضمين
penaltyCostالبالغ 20.0 من عملية الشحن هذه فيmetrics.costs. - إنّ
totalCost(81.28) هو مجموعrouteTotalCost(61.28) وpenalty_cost(20.0).
السيناريو 3: استخدام الفواصل الزمنية المرنة
يوضّح المثال التالي كيفية استخدام فترة زمنية مرنة، ما يتيح لمحسِّن الأداء جدولة عملية التسليم خارج النطاق الزمني المحدّد، ولكن بتكلفة.
للحصول على نظرة عامة حول مفهوم هذه الميزة، يمكنك الاطّلاع على قسم فترات زمنية مرنة في مستند المفاهيم الأساسية حول الفترات الزمنية.
مثال على الطلب
يعدّل هذا الطلب السيناريو السابق من خلال تغيير الفترة الزمنية الإلزامية الخاصة بـ shipment[1] إلى فترة زمنية مرنة. يتم ذلك باستخدام softStartTime وتقديم costPerHourBeforeSoftStartTime.
لدى "shipment[1]" الآن softStartTime يبلغ 21:00 وcostPerHourBeforeSoftStartTime يبلغ 2.0. وهذا يعني أنّه يتم فرض غرامة
عن كل ساعة يتم فيها التسليم قبل الساعة 9:00 مساءً.
الاطّلاع على مثال لطلب يتضمّن فترات زمنية محددة وغير محددة
{ "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 } ] } }
مثال على إجابة
يوضّح الردّ أنّ أداة التحسين تحدّد الآن مواعيد لجميع الشحنات الثلاث. ويتم تحديد موعد تسليم shipment[1] قبل الساعة 21:00
softStartTime بفترة طويلة. هذا هو الحلّ الأكثر فعالية من حيث التكلفة، لأنّ تكلفة مخالفة الفترة الزمنية المحدّدة أقل من penaltyCost لتخطّي الشحنة، كما أنّها أقل من تكلفة انتظار مركبة لتسليم الشحنة خلال الفترة الزمنية المحدّدة.
الاطّلاع على ردّ على طلب المثال مع نوافذ زمنية صارمة ومرنة
{ "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 } } }
تؤدي فترة السماح إلى التوصّل إلى حل أفضل، وهو ما يظهر في التحسينات التالية:
- تم تحديد موعد شحن كل الطلبات الثلاث بدون تخطّي أي منها.
- تبلغ قيمة
totalCostالآن 64.79، وهي أقل من تكلفة الحل السابق البالغة 81.28. - يتضمّن الكائن
routeCostsتكلفة تبلغ 5.74 دولار أمريكي لتوصيلshipment[1]قبل حوالي 3 ساعات منsoftStartTime. هذه التكلفة أقل منpenaltyCostالبالغ 20.0، ما يجعلها الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة.