Giải thích phản hồi của Route Optimization API... bằng hình ảnh chú chó

Sau khi bạn gửi yêu cầu trong phần Gửi yêu cầu đầu tiên, trình tối ưu hoá sẽ trả về một OptimizeToursResponse. Phản hồi này là kế hoạch tuyến đường để tài xế của bạn làm theo. Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách đọc báo cáo này.

Tóm tắt kế hoạch tuyến đường

Đối với trường hợp chăm sóc chó ban ngày, trình tối ưu hoá sẽ chỉ định chó núi Bernese và Chihuahua vào xe tải của bạn và bỏ qua chó chăn cừu Đức. Kế hoạch lộ trình của tài xế như sau:

• Bắt đầu ca làm việc lúc 7:55 sáng tại nhà trẻ.
• Đón chú chó núi Bernese gần Tháp Coit lúc 8:20 sáng.
• Đón chú chó Chihuahua tại Công viên South Sunset Playground lúc 8:58 sáng.
• Quay lại nhà trẻ lúc 9:24 sáng và đợi đến khi giờ đón trẻ bắt đầu lúc 9:30 sáng.
• Đưa chó núi Bernese đến lúc 9:30 sáng.
• Đưa Chihuahua đến lúc 9:35 sáng.
• Kết thúc ca làm việc lúc 9:40 sáng.

Kế hoạch lộ trình có chi phí là 147,22 USD, bao gồm cả khoản phạt 100 USD vì bỏ qua chú chó chăn cừu Đức.

Để kiểm tra kết quả, hãy so sánh phản hồi của bạn với phản hồi mẫu đầy đủ. Kết quả của bạn có thể hơi khác vì thời gian và khoảng cách di chuyển phụ thuộc vào dữ liệu đường hiện tại.

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2024-02-13T15:55:04Z",
      "vehicleEndTime": "2024-02-13T17:40:00Z",
      "visits": [
        {
          "isPickup": true,
          "startTime": "2024-02-13T16:20:00Z",
          "detour": "0s",
          "shipmentLabel": "Bernese mountain dog",
          "visitType": "PICKUP_SHIPMENT"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2024-02-13T16:58:12Z",
          "detour": "2600s",
          "shipmentLabel": "Chihuahua",
          "visitType": "PICKUP_SHIPMENT"
        },
        {
          "startTime": "2024-02-13T17:30:00Z",
          "detour": "2297s",
          "shipmentLabel": "Bernese mountain dog",
          "visitType": "DELIVER_SHIPMENT"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "startTime": "2024-02-13T17:35:00Z",
          "detour": "656s",
          "shipmentLabel": "Chihuahua",
          "visitType": "DELIVER_SHIPMENT"
        }
      ],
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "1496s",
          "travelDistanceMeters": 7082,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "1496s",
          "startTime": "2024-02-13T15:55:04Z"
        },
        {
          "travelDuration": "1992s",
          "travelDistanceMeters": 16589,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "1992s",
          "startTime": "2024-02-13T16:25:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "1252s",
          "travelDistanceMeters": 7860,
          "waitDuration": "356s",
          "totalDuration": "1608s",
          "startTime": "2024-02-13T17:03:12Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2024-02-13T17:35:00Z"
        },
        {
          "travelDuration": "0s",
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "0s",
          "startTime": "2024-02-13T17:40:00Z"
        }
      ],
      "metrics": {
        "performedShipmentCount": 2,
        "travelDuration": "4740s",
        "waitDuration": "356s",
        "delayDuration": "0s",
        "breakDuration": "0s",
        "visitDuration": "1200s",
        "totalDuration": "6296s",
        "travelDistanceMeters": 31531,
        "performedShipmentPenaltyCostSum": 2000
      },
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_hour": 47.22
      },
      "routeTotalCost": 47.22,
      "vehicleFullness": {
        "maxFullness": 0.3497777777777778,
        "activeSpan": 0.3497777777777778
      }
    }
  ],
  "skippedShipments": [
    {
      "index": 2,
      "label": "German shepherd",
      "penaltyCost": 100
    }
  ],
  "metrics": {
    "aggregatedRouteMetrics": {
      "performedShipmentCount": 2,
      "travelDuration": "4740s",
      "waitDuration": "356s",
      "delayDuration": "0s",
      "breakDuration": "0s",
      "visitDuration": "1200s",
      "totalDuration": "6296s",
      "travelDistanceMeters": 31531,
      "performedShipmentPenaltyCostSum": 2000
    },
    "usedVehicleCount": 1,
    "earliestVehicleStartTime": "2024-02-13T15:55:04Z",
    "latestVehicleEndTime": "2024-02-13T17:40:00Z",
    "totalCost": 147.22,
    "costs": {
      "model.vehicles.cost_per_hour": 47.22,
      "model.shipments.penalty_cost": 100
    }
  }
}
    

Cấu trúc phản hồi

OptimizeToursResponse có hai thành phần chính:

• routes: Kế hoạch lộ trình cho từng xe trong đội xe của bạn, bao gồm cả thứ tự và thời gian cho mỗi lần lấy hàng và giao hàng. Bạn có một xe tải, nên chỉ có một kế hoạch lộ trình.
• metrics: Bản tóm tắt toàn bộ kế hoạch tuyến đường, bao gồm tổng chi phí, thời gian và quãng đường.

Vì trình tối ưu hoá bỏ qua chó chăn cừu Đức, nên phản hồi cũng bao gồm skippedShipments.

Các phần sau đây cho bạn biết nơi tìm từng thông tin chi tiết của bản tóm tắt kế hoạch tuyến đường trong phản hồi.

Xe nào chạy tuyến nào?

Trình tối ưu hoá sẽ tạo một kế hoạch tuyến đường (mảng routes) tương ứng với thứ tự của vehicles trong yêu cầu của bạn.

Trường vehicleIndex xác định từng xe dựa trên vị trí của xe đó (bắt đầu từ 0). Đối với xe tải của bạn, vị trí này là 0. Trường vehicleStartTime và vehicleEndTime hướng dẫn tài xế thời điểm bắt đầu và kết thúc ca làm việc.

Route Optimization API trả về dấu thời gian theo giờ UTC, được đánh dấu bằng hậu tố Z, bất kể độ lệch trong yêu cầu của bạn. Để biết giờ ở San Francisco, hãy trừ đi 8 giờ. Đối với xe tải, ca làm việc kéo dài từ 7:55 sáng đến 9:40 sáng, như trong mã mẫu sau.

{
"routes": [
    {
    // "vehicleIndex": 0, // Omitted in actual JSON response because it's 0
    "vehicleStartTime": "2024-02-13T15:55:04Z",
    "vehicleEndTime": "2024-02-13T17:40:00Z",
    ...
    }
  ]
  ...
}

Thứ tự đón và trả khách là gì?

Trong mỗi tuyến, mảng visits chứa mọi điểm đến lấy hàng và giao hàng cho xe được chỉ định theo thứ tự thời gian.

shipmentIndex của mỗi lượt ghé thăm là vị trí dựa trên số 0 của lô hàng trong yêu cầu của bạn: 0 là chó núi Bernese và 1 là Chihuahua. Trường shipmentLabel cho biết nhãn mà bạn đặt cho mỗi lô hàng.

Để phân biệt giữa điểm đến lấy hàng và điểm đến trả hàng (hoặc giao hàng), bạn có thể kiểm tra trường visitType hoặc isPickup:

• visitType: Xác định rõ ràng hành động truy cập.
  • Đến lấy hàng: visitType = "PICKUP_SHIPMENT"
  • Phân phối: visitType = "DELIVER_SHIPMENT"
• isPickup: Trường trợ giúp boolean.
  • Đến lấy hàng: isPickup = true
  • Giao hàng: isPickup = false (bỏ qua trong JSON)

Để xác định trình tự chính xác của các sự kiện và thời gian đến dự kiến tại mỗi vị trí, hãy đọc mảng visits theo thứ tự. Bảng sau đây cho biết hành động của kế hoạch định tuyến dựa trên thứ tự và giá trị của các trường shipmentIndex, isPickup hoặc visitType và startTime.

Mã mẫu sau đây cho thấy cách phản hồi cung cấp trình tự này:

{
  "routes": [
    {
      "visits": [
        {
          // "shipmentIndex": 0, // Omitted in actual JSON response because it's 0
          "isPickup": true,
          "startTime": "2024-02-13T16:20:00Z",
          "shipmentLabel": "Bernese mountain dog",
          "visitType": "PICKUP_SHIPMENT"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          "isPickup": true,
          "startTime": "2024-02-13T16:58:12Z",
          "shipmentLabel": "Chihuahua",
          "visitType": "PICKUP_SHIPMENT"
        },
        {
          // "shipmentIndex": 0, // Omitted in actual JSON response because it's 0
          // "isPickup": false, // Omitted in actual JSON response because it's false
          "startTime": "2024-02-13T17:30:00Z",
          "shipmentLabel": "Bernese mountain dog",
          "visitType": "DELIVER_SHIPMENT"
        },
        {
          "shipmentIndex": 1,
          // "isPickup": false, // Omitted in actual JSON response because it's false
          "startTime": "2024-02-13T17:35:00Z",
          "shipmentLabel": "Chihuahua",
          "visitType": "DELIVER_SHIPMENT"
        }
      ]
    }
  ]
}

Mỗi lượt ghé thăm cũng có một visitRequestIndex, là vị trí dựa trên số 0 của lựa chọn đến lấy hàng hoặc giao hàng mà trình tối ưu hoá đã chọn cho lô hàng. Mỗi chú chó trong trường hợp này chỉ có một lựa chọn đón và một lựa chọn trả, vì vậy, visitRequestIndex luôn là 0 và phản hồi sẽ bỏ qua lựa chọn này.

Điều gì xảy ra giữa các lần khám?

Trong mỗi tuyến đường, mảng transitions liệt kê thông tin chi tiết về chuyến đi giữa các lượt ghé thăm. Mặc dù visits và transitions là các danh sách riêng biệt, nhưng chúng xen kẽ nhau theo thời gian như sau:

1. transitions[0] (Lái xe từ điểm xuất phát đến điểm tham quan đầu tiên)
2. visits[0] (Lượt truy cập đầu tiên)
3. transitions[1] (Lái xe từ lần ghé thăm đầu tiên đến lần ghé thăm thứ hai)
4. visits[1] (Lần truy cập thứ hai)
5. ...
6. visits[N-1] (Lần truy cập gần đây nhất, trong đó N là tổng số lượt truy cập)
7. transitions[N] (Lái xe từ lần ghé thăm gần nhất đến điểm cuối)

Bạn có thể theo dõi dòng thời gian của tuyến đường bằng cách xem trường startTime trong cả hai mảng. startTime của quá trình chuyển đổi là khi tài xế bắt đầu di chuyển và startTime của lượt ghé thăm là khi tài xế bắt đầu đón hoặc trả khách.

Mỗi lần chuyển đổi cho biết thời gian lái xe và khoảng cách dự kiến giữa các địa điểm. Bảng sau đây liên kết cả trường transitions và visits với các hành động theo trình tự thời gian trên tuyến đường cho trường hợp dịch vụ trông giữ chó ban ngày.

Mã mẫu sau đây cho thấy cách phản hồi cung cấp trình tự này cho transitions[0] và transitions[1]:

{
  "routes": [
    {
      "transitions": [
        {
          "travelDuration": "1496s",
          "travelDistanceMeters": 7082,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "1496s",
          "startTime": "2024-02-13T15:55:04Z"
        },
        {
          "travelDuration": "1992s",
          "travelDistanceMeters": 16589,
          "waitDuration": "0s",
          "totalDuration": "1992s",
          "startTime": "2024-02-13T16:25:00Z"
        },
        ...
      ]
    }
  ]
}

Tuyến đường này có giá bao nhiêu?

Bạn có thể xem một số trường trong phản hồi, tuỳ thuộc vào việc bạn cần chi phí cho một chiếc xe cụ thể hay tổng chi phí cho toàn bộ đội xe.

Bảng sau đây liệt kê tất cả các cách bạn có thể tìm thông tin chi phí trong phản hồi:

Chi phí được chỉ định trong routeCosts và costs phản ánh các quy tắc ràng buộc về chi phí mà bạn chỉ định trong yêu cầu của mình. Để biết thêm thông tin, hãy xem tài liệu Khái niệm chính về mô hình chi phí.

Đối với trường hợp dịch vụ chăm sóc chó ban ngày này, vì bạn có một lô hàng bị bỏ qua, nên chi phí cho mỗi tuyến đường và tổng chi phí tổng hợp sẽ khác nhau. Chi phí tuyến đường chỉ bao gồm các chi phí liên quan đến tuyến đường cụ thể đó (tiền lương của tài xế), trong khi tổng chi phí tổng hợp cũng bao gồm cả hình phạt cho lô hàng bị bỏ qua. Mã mẫu sau đây cho biết vị trí tìm các giá trị này trong phản hồi:

{
  "routes": [
    {
      "vehicleStartTime": "2024-02-13T15:55:04Z",
      "vehicleEndTime": "2024-02-13T17:40:00Z",
      ...
      "routeCosts": {
        "model.vehicles.cost_per_hour": 47.22
      },
      "routeTotalCost": 47.22
    }
  ],
  "metrics": {
    "totalCost": 147.22,
    "costs": {
      "model.shipments.penalty_cost": 100,
      "model.vehicles.cost_per_hour": 47.22
    },
    ...
  }
}

Theo kế hoạch tuyến đường, tài xế lái xe từ 7:55 sáng đến 9:40 sáng, tức là khoảng 1 giờ 45 phút (6.296 giây). Với mức giá bạn xác định là 27 USD/giờ, chi phí cho tuyến đường này là 47,22 USD. Vì trình tối ưu hoá đã bỏ qua lô hàng chó chăn cừu Đức, nên trình tối ưu hoá sẽ thêm chi phí phạt là 100 đô la, nâng tổng chi phí tổng hợp lên 147,22 đô la.

Tại sao một lô hàng bị bỏ qua?

Trình tối ưu hoá liệt kê mọi lô hàng mà trình tối ưu hoá không thực hiện trong mảng skippedShipments. Lý do bỏ qua một lô hàng phụ thuộc vào việc bạn có đặt penaltyCost hay không:

• Lô hàng bắt buộc (không có penaltyCost): Trình tối ưu hoá không bao giờ bỏ qua các lô hàng này chỉ vì chi phí thực hiện cao. Trình tối ưu hoá chỉ bỏ qua một lô hàng nếu không thể đưa lô hàng đó vào bất kỳ tuyến đường nào, chẳng hạn như do khung thời gian của lô hàng đó xung đột với các lô hàng khác.
• Lô hàng không bắt buộc (có penaltyCost): Trình tối ưu hoá cũng có thể bỏ qua các lô hàng này khi chi phí thực hiện cao hơn mức phạt. Bạn có thể đặt các chi phí phạt khác nhau để ưu tiên một số lô hàng hơn các lô hàng khác.

Trong trường hợp này, khung giờ đón chó chăn cừu Đức xung đột với khung giờ đón chó núi Bernese. Tháp Coit và Land's End cách nhau 25 phút, nên tài xế không thể đón cả hai khách trong vòng 20 phút. Trình tối ưu hoá phải bỏ qua một trong hai. Vì chó chăn cừu Đức có chi phí phạt thấp hơn (100 đô la so với 1.000 đô la cho khách hàng thông thường), nên trình tối ưu hoá sẽ bỏ qua và chịu khoản phạt 100 đô la.

Mã mẫu sau đây cho thấy đối tượng skippedShipments trong phản hồi:

{
  ...
  "skippedShipments": [
    {
      "index": 2,
      "label": "German shepherd",
      "penaltyCost": 100
    }
  ],
  ...
}

Đối tượng skippedShipments trong phản hồi chứa các trường sau:

• index: Chỉ mục dựa trên số 0 của lô hàng trong yêu cầu của bạn (2 cho lô hàng thứ ba).
• label: Nhãn bạn chỉ định trong yêu cầu ("German shepherd").
• penaltyCost: Chi phí phạt mà bạn đã chỉ định trong yêu cầu, được API thêm vào tổng chi phí.

Để trình tối ưu hoá không bỏ qua một lô hàng, hãy nới lỏng quy tắc ràng buộc gây ra xung đột. Ví dụ: yêu cầu chủ sở hữu của chú chó chăn cừu Đức cung cấp khung thời gian đón linh hoạt hơn, sau đó cập nhật timeWindows cho lần đón đó trong yêu cầu của bạn.

Các trường phản hồi trong ví dụ

Bảng sau đây mô tả tất cả các trường phản hồi được trả về trong OptimizeToursResponse của trường hợp ví dụ. Mặc dù không cần sử dụng mọi trường để hiểu kế hoạch tuyến đường, nhưng bạn có thể phân tích các trường này để xác định cách điều chỉnh OptimizeToursRequest cho phù hợp với nhu cầu kinh doanh của mình. Để biết thêm thông tin, hãy xem phần Vòng đời của kế hoạch tuyến đường.

Bạn có thể lọc nội dung theo thành phần mẹ hoặc bằng cách tìm kiếm văn bản.