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Contraintes liées aux délais de retrait et de livraison

OptimizeToursRequest applique des contraintes aux éléments suivants :

les expéditions, qui ont une incidence sur la façon dont elles sont effectuées ;
Véhicules, qui affectent le calcul des itinéraires
À l'échelle mondiale, cela affecte à la fois les véhicules et les envois.

Ce guide se concentre sur une contrainte d'expédition essentielle : les fenêtres temporelles.

Les périodes sont un type de contrainte que vous fournissez dans le message OptimizeToursRequest (REST, gRPC) afin de spécifier des limites basées sur le temps pour les activités d'expédition. Ce type de contrainte influe à la fois sur le moment et la manière dont une livraison peut être effectuée, ainsi que sur l'attribution du véhicule pour la livraison. Avec ces contraintes, l'optimiseur donne la préférence les véhicules qui peuvent mieux répondre aux contraintes de temps de l’expédition.

Contraintes d'expédition: périodes

Vous spécifiez quand un retrait ou une livraison peut avoir lieu dans le message Shipment.VisitRequest comme suit :

Utilisez la propriété timeWindows dans le message (REST, gRPC).
Spécifiez l'heure de début et de fin dans le message TimeWindow (REST, gRPC).

Exemple de requête avec des contraintes de période

L'exemple ci-dessous illustre trois envois différents, chacun avec sa propre période de livraison. Pour des raisons de simplicité, cet exemple définit des périodes sur deliveries uniquement, mais des périodes peuvent également être appliquées aux collectes. Plusieurs fenêtres de temps peuvent être spécifié, bien que cet exemple n'en utilise qu'un par livraison VisitRequest.

Voir un exemple de requête avec des fenêtres de temps

{
  "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
      }
    ]
  }
}

Exemple de réponse avec des contraintes de période

Dans l'exemple de réponse, les heures de début et de fin du véhicule sont 17:35:50 et 18:17:24 respectivement. Ces temps reflètent l'optimiseur qui minimise le temps nécessaire pour exploiter le véhicule spécifié dans la requête en tant que costPerHour tout en respectant toutes les contraintes de période. L'utilisation de l'heure de début 17:35:50 évite au véhicule d'attendre à un emplacement de visite jusqu'au début de la période de visite. Dans la réponse, cela apparaît sous la forme de valeurs waitDuration nulles.

Voir une réponse à l'exemple de requête avec des périodes

{
  "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
    }
  }
}

Les fenêtres de temps ont commandé le visits du véhicule afin que les envois avec le les périodes les plus anciennes sont livrées en premier.

shipments[2] est livré à 17h50
shipments[1] est livré à 18h
shipments[0] est livré à 18:07

L'exemple de requête spécifie des contraintes de fenêtre temporelle difficile, ce qui nécessite livraisons doivent être terminées dans ces fenêtres. Si l'exécution de la VisitRequests d'un envoi dans l'une de ses périodes n'est pas possible ou n'est pas rentable, l'optimiseur ignore l'envoi. Si le colis comporte penaltyCost, l'optimiseur l'ajoute aux coûts indiqués en réponse metrics Sinon, la propriété skippedMandatoryShipmentCount de Le message OptimizeToursResponse (REST, gRPC) augmente.

Si vous modifiez les périodes en décalant celle de shipment[1] de plusieurs heures plus tard (à 21 h et de 18 h à 21 h), les résultats seront différents, comme illustré dans l' les exemples suivants.

Voir un exemple de requête avec des périodes qui ne peuvent pas être satisfaites

{
  "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
      }
    ]
  }
}

Consultez la réponse au deuxième exemple de requête avec Périodes durant lesquelles une livraison est ignorée

{
  "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
    }
  }
}

Dans cet exemple, la période ultérieure a entraîné le saut de shipment[1], car le temps d'utilisation supplémentaire du véhicule nécessaire pour terminer l'expédition de livraison au cours de la période spécifiée a dépassé le coût de pénalité pour la livraison. Le coût de pénalité pour shipment[1] apparaît dans metrics.costs, et son indice apparaît dans skippedShipments.

Contraintes de fenêtre flexible

Comme indiqué brièvement dans la section Paramètres du modèle de coût, les périodes peuvent être appliquées en tant que contraintes souples. Les contraintes souples diffèrent des contraintes strictes comme suit :

Contraintes strictes : ne peuvent pas être violées, et l'optimiseur n'offre pas de solution qui viole la contrainte, même si cela signifie ignorer un envoi.
Contraintes souples : peuvent être violées, ce qui signifie que l'optimiseur peut fournir une solution qui ne respecte pas une contrainte souple. Toutefois, l'optimiseur applique également un coût à toute infraction. Vous indiquez ce coût sous forme de propriété supplémentaire dans la fenêtre temporelle, généralement sous la forme d'un coût par heure pour chaque heure avant ou après la période au cours de laquelle l'activité se produit.

Les fenêtres temporelles sont atténuées en utilisant softStartTime ou softEndTime au lieu de startTime ou endTime, respectivement, et en définissant costPerHourBeforeSoftStartTime ou costPerHourAfterSoftEndTime.

Utilisez des contraintes de fenêtre horaire flexible lorsque les retraits ou les livraisons devraient avoir lieu dans un laps de temps donné, mais que le retrait ou la livraison au cours de cette période absolument obligatoire. Vous pouvez utiliser des contraintes de période strictes et flexibles pour exprimer vos objectifs commerciaux. Exemple :

Plage horaire fixe : indique les horaires d'ouverture d'un client, par exemple de 9h à 17h.
Plage horaire flexible : indique la période de livraison ou de retrait correspondant à la notification envoyée au client, par exemple de 9h à 13h.

Dans cet exemple, la contrainte d'heure de début de l'envoi précédemment ignoré, car sa période a commencé trop tard, est assouplie. L'autre les livraisons ont eu leurs fenêtres de temps les heures de fin sont également adoucies.

Voir un exemple de requête avec une période difficile et flexible fenêtres

{
  "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
      }
    ]
  }
}

Voir une réponse à l'exemple de requête avec des délais stricts et flexibles

{
  "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
    }
  }
}

Dans cet exemple, l'exemple avec uniquement des contraintes de fenêtre temporelle a été complètement ignoré. shipment[1], l'assouplissement du délai de livraison entraîne sa livraison avant son heure de début. De même, l'assouplissement des heures de fin des autres envois a permis à shipment[2] d'être livré après la fin de sa période.

Dans le même temps, les coûts et le nombre total d'expéditions ont changé:

totalCost : diminution de 81,283 à 64,797
Nombre total d'envois effectués : augmentation de 2 à 3

L'optimiseur a trouvé une solution moins coûteuse, car les contraintes de période ont été assouplies par rapport à l'exemple précédent.

Enfin, la propriété metrics.costs inclut également une nouvelle clé pour indiquer coût réel encouru en fonction du produit de la contrainte et de la longueur de l'heure à laquelle la période de livraison a été manquée. Par exemple :

costPerHourBeforeSoftStartTime : 2,0 et
le délai entre la livraison réelle et le début de la période : 2,83583 heures

Résultat :

model.shipments.deliveries.time_windows.cost_per_hour_before_soft_start_time : 5.6716666666666669.

Ces métriques vous permettent d'effectuer une analyse des coûts pour voir le compromis entre les contraintes strictes et les contraintes souples, que vous pouvez utiliser pour ajuster vos contraintes afin qu'elles correspondent mieux à vos règles commerciales spécifiques. Dans ce cas, le coût total est inférieur à shipment[1].penalty_cost, soit 20,0. L'optimiseur a identifié qu'il est plus rentable de livrer la livraison tôt ignorer la livraison.