🗃️ Models
3項目
📄️ Finalization Type
The Finalization Type is a post-processing instruction that fine-tunes the exact scheduled time for a stop after the optimal route has already been determined.
📄️ 予約ペナルティ
予約ペナルティ（「注文ペナルティ」とも呼ばれます）は、整数として設定される人為的なコストであり、特定の注文に割り当てます。このペナルティは、最適化エンジンがその注文を履行しないことを選択し、「オファーなし」ステータスになった場合にのみ適用されます。
📄️ 車両容量と需要
配車計画問題（VRP）は、一連の顧客にサービスを提供するために車両のルートを最適化することを含みます。ソリューションの実現可能性と最適性に大きく影響する2つの重要な要素は、車両容量とノードの需要です。
📄️ コンパウンドゾーン：出入り時間ペナルティの設定
大規模な工業団地、ゲート付きコミュニティ、または制限された都心部など、特定の配達または集荷エリアでは、その中の特定の停止場所に関係なく、エリアに出入りするだけで追加の時間が必要になります。これらの「コンパウンドゾーン」には、セキュリティゲートの通過、内部道路網のナビゲート、または特定の交通パターンの通過が含まれる場合があります。このモデルは、SWAT APIがcompound_zonesパラメータを使用してこれらの時間ペナルティを追加することでサポートされています。
📄️ 倉庫の容量制限
倉庫には容量制限があるこ とが多く、同時にサービスを提供するトラックの数を制限する必要があります。このモデルはSWAT APIでサポートされており、cumulative limitationパラメータを使用してこの制約を適用できます。
📄️ 車両デポ
車両ルーティング問題（VRP）の文脈では、デポは車両がルートを開始および終了する中央の場所です。すべての車両トリップの出発地および目的地として機能します。デポは、フリートの運用拠点であるため、VRPの重要なコンポーネントです。
📄️ ドライバーの休憩
SWAT最適化APIと統合APIはどちらもドライバーの休憩をサポートしており、運用上のニーズや法的要件に合わせて動的に割り当てることができます。たとえば、ルート最適化では、他の設定された制約を尊重しながら、特定の運転時間の後に必要な休憩の長さを実行計画に組み込むことができます。2つの主なユースケースが適用され、最適化にドライバーの休憩を追加することをシミュレートする場合に相互に排他的な方法で使用できます。
📄️ 動的サービス時間
物流において、倉庫や配送センターなどのドロップオフ場所で注文を処理するのにかかる時間は、多くの場合固定された数値ではありません。配送される商品のサイズ、重量、または種類によって変動する可能性があります。動的サービス時間は、単一の静的な値を使用するのではなく、これらの変動要因に基づいて注文のサービス時間を最適化エンジンが計算できるようにする機能です。
📄️ ジャストインタイム（JIT）従業員輸送：労働力のモビリティの最適化
ジャストインタイム（JIT）従業員輸送は、従業員の勤務スケジュールとリアルタイムのニーズに合わせて従業員の移動を正確に調整することに重点を置いており、不要な待ち時間をなくし、運用効率を最大化します。それは、適切な人材が常に適切な場所に適切なタイミングでいることを保証することです。
📄️ 最大トリップ期間
配車計画問題（VRP）では、トリップとは、単一の車両が訪問する一連のノードを指し、デポから始まりデポで終わります。ルートは、最大トリップ期間や車両容量などの制約に対処する場合、1つ以上のトリップで構成できます。最大トリップ期間の制約は、車両が1回のトリップに費やすことができる合計時間を制限します。
📄️ 相互排他的グループ
配車計画問題（VRP）には、車両の特性と注文要件を単に一致させるだけでなく、複雑な制約が含まれることがよくあります。
📄️ ノードと予約（注文）
配車計画問題（VRP）は、一連の顧客に商品やサービスを効率的に配送することを中心に展開します。VRPを支える2つの基本的な概念は、ノードと注文です。
📄️ オンデマンドルーティングと運用
配車計画問題（VRP）におけるオンデマンド運用とは、顧客の要求（注文）が事前にわかっているのではなく、リアルタイムで動的に発生するシナリオを指します。これは、すべての注文が通常事前にわかっていると想定される従来のVRPモデルとは対照的です。
📄️ パスイコライザー
複雑な車両ルーティングシナリオでは、総コストの最小化のみに焦点を当てた最適化アルゴリズム が、不均衡なルートを生成することがよくあります。たとえば、ある車両には8時間の長いルートが割り当てられ、別の車両には3時間の短いルートが割り当てられる場合があります。これにより、ドライバーの公平性、残業代、および一貫性のない車両使用率に関する問題が発生する可能性があります。
📄️ CVRPTW vs. PDP Scheduling Modes
The Stateless Optimization API is designed to solve two primary classes of Vehicle Routing Problems (VRP) by offering two distinct scheduling modes: prebook_cvrptw and prebook (PDP). Each mode is tailored for different operational workflows, and choosing the correct one is crucial for achieving an efficient and accurate optimization result.
📄️ 車両のスラック
輸配送計画問題（VRP）の文脈において、スラック（一般的に待機時間とも呼ばれます）とは、車両とドライバーが訪問先で過ごさなければならない非生産的なアイドルタイムのことです。
📄️ CPVRPTW問題における時間枠
時間枠付き容量制約付き車両ルーティング問題（CVRPTW）は、車両容量と時間枠という2つの重要な現実世界の制約を組み込むことで、古典的なVRPを拡張します。顧客へのサービス提供が可能な時間を制限する時間枠は、現実的なシナリオをモデル化する上で非常に重要であり、ソリューションの実現可能性とコストに大きな影響を与えます。
📄️ トリップコスト
配車計画問題（VRP）では、「トリップコスト」の概念は、特定の注文にサービスを提供するために車両がトリップを行うことに関連するコストまたはペナルティをモデル化するために使用されます。このコストは、移動距離、費やした時間、またはその他の運用費用など、さまざまな要因を表すことができます。各注文にトリップコストを割り当てることにより、最適化アルゴリズムはこれらのコストを最小限に抑えるルートを優先し、より効率的で費用対効果の高いソリューションにつながります。
📄️ 車両の最大トリップ数
シナリオによっては、車両が行うことができるトリップの数を制限する必要があります。たとえば、ドライバーはシフトで実行できる配達の最大数を持っている場合や、車両は特定の数のトリップの後に給油のためにデポに戻る必要がある場合があります。
📄️ 車両特性
車両特性には、特定のタスクやルートへの適合性に影響を与える車両のさまざまな属性と機能が含まれます。これらの特性には、容量、車両タイプ、特殊機器、ドライバーのスキル、空き状況などの要因が含まれます。
📄️ 車両ラベルと注文ラベル
車両と注文の関係を管理する1つの方法は、車両ラベルと注文ラベルを使用することです。これらのラベルは、車両と注文に関する追加情報を提供するタグまたは識別子として機能し、より洗練された微妙なルート最 適化を可能にします。
📄️ Distance Ratio Constraint
Optimizing route directness is crucial for balancing operational costs and carrier agreements. The distance ratio constraint allows planners to control how much a route can deviate from the most direct path, ensuring efficiency and cost predictability.
📄️ ルートのコンパクトさ
車両ルーティング問題（VRP）では、ルートの最適化には車両の容量や顧客の需要以上のものが含まれます。ルートのコンパクトさとクラスタリングは、空間的な位置に基づいてルートを管理および最適化するために使用される2つの重要な概念です。