Integration API を使用した最初の最適化の開始
Integration API は、最初の最適化を開始し、車両の割り当てを取得するための迅速かつ簡単な方法を提供します。これには、UI で視覚化できる車両ポリラインが含まれます。
ワークフローオプション
ヒント
選択したワークフローに関係なく、実装のための API 呼び出しは同じままです。ただし、順序は異なります。
空のシミュレーションテンプレートを使用
空のシミュレーションテンプレートには、注文、車両、またはドライバーのデータは含まれていません。これは、特定の顧客のユースケースに合わせて調整された事前定義済みの設定を持つ、本質的に空のシミュレーションコンテナです。これらのユースケースには、ポイントツーポイントの配送、有効化されたドライバーの休憩、オンデマンドのアドホック注文、および複数の集荷と配達のサポートが含まれる場合があります。
ワークフローは次のようになります。
この場合、最適化の実行ごとにシミュレーションが作成されます。同様に、シミュレーションが作成されるたびに、すべての注文と車両がアップロードされます。それにもかかわらず、シミュレーションシミュレーションテンプレートシミュレーション作成時に自動的に適用されます。
ヒント
この簡略化されたワークフローは、一般的な最適化シナリオを網羅していますが、注文の動的な挿入、手動での注文調整、およびより複雑なシナリオは除外されています。さらに、SWAT Routes と SWAT Driver は現在、各シミュレーション実行でシミュレーションを作成および削除するワークフローをサポートしていません。代わりに、1 日の運用全体で単一のシミュレーションを利用し、より高度な注文管理とルート最適化シナリオを促進します。
事前定義されたフリートを使用
この場合、シミュレーションテンプレートには、事前に構成されているが、シミュレーションの実行ごとに更新できるフリート がすでに含まれています。シミュレーションが作成されるたびに注文がアップロードされます。
ワークフローは次のようになります。
前提条件
- SWAT チームによって事前に作成されたプロジェクト。API ワークフローが機能するためには、プロジェクト ID がわかっている必要があります。
- SWAT チームによって事前に作成されたシミュレーションテンプレート。API ワークフローが機能するためには、シミュレーション ID がわかっている必要があります。
- API を呼び出すために SWAT チームによって作成されたユーザー資格情報であり、プロジェクト内のシミュレーションへの書き込みアクセス権を持っています。認証を
basicとして構成します。 - サンプル操作が実行される地域の SWAT チームによって展開されたマップ。
- いくつかのサンプル注文といくつかの車両。
各注文には次のものが必要です。
- 集荷と配達の場所 (WGS84)
- すべての場所の集荷と配達の時間枠
- 配達用の商品\アイテムのサンプル定義 (
demandと呼ばれます) - サービス時間は、配達と集荷を実行するために必要な時間です。値がゼロの場合は、配達または集荷が即座に行われることを示します。
各車両には次のものが必要です。
- 注文の
demandと一致することによって定義された容量 - ルーティング目的で使用される割り当てられた車両ルーティングプロファイル
このシナリオは、車両を展開する前に運用が綿密に計画される運用モデルを示しています。割り当てられると、ルートが車両で利用可能になり、ライブ運用を開始して配達を実行できるようになります。このシナリオでは、すべての集荷に中央倉庫を想定し、商品の 2 つの配達場所を指定します。特に、注文を配達するために利用できる車両は 2 台あり、それぞれが異なる需要タイプに対応しています。
最初のワークフローを開始するためのシーケンス
最も単純なワークフローには、3 つの API リクエストが含まれます。
- (オプション) 事前に作成されていない場合は、シミュレーションテンプレートで車両を作成します。
- 予約をアップロードし、運用日のシミュレーションを自動的に作成します。
- 注文の割り当てやルートポリラインなど、最適化の結果を取得します。
Postman コレクションでリクエストの例を利用できます 
ヒント
例の一部のレスポンスは長いです。ワークフローに必要なフィールドのみを選択し、only_fields クエリエクステンションを使用して残りを省略できます。
(オプション) シミュレーションテンプレート内のシミュレーションの車両を作成または更新する
シミュレーションテンプレートとは何かを理解するには、こちらで説明を参照してください。
車両を作成するには、/api/v2/vehicle API を使用できます。以下の例では、最小限の必須パラメータセットを持つ 2 台の車両と、fruit と animal という 2 種類の需要を作成します。
JSON ペイロードを参照
POST {{base_url}}/api/v2/vehicle
車両の作成
{
"agent_id": "2b1e3b65-2c04-4fa2-a2d7-467901e96978", // 要求元アプリケーションによって提供される一意の車両識別子。この UID はシミュレーション内で一意である必要があります。車両には "id" プロパティにグローバルな一意の ID もあります
"capacity": {
"fruit": 10 // 車両の容量を設定します。この場合は果物 10 個
},
"simulation": "/api/v2/simulation/{{simulation_id}}", // この車両が属するシミュレーション。シミュレーションテンプレートまたは実際の運用シミュレーションにすることができます
"lat": 0, // 現在の車両の位置。不明な場合は 0 に設定
"lon": 0, // 現在の車両の位置。不明な場合は 0 に設定
"speed": 0, // 現在の車両の速度。不明な場合は 0 に設定
"routing_engine_settings": { // 車両が使用する必要があ るルーティングプロバイダー
"key": "{{routing_key}}", // これは SWAT チームによって提供されます
"url": "http://mapbox-osrm-proxy",
"curb": true,
"speed": null,
"profile": "van", // 車両が使用する必要があるルーティングプロファイル
"time_factor": 1,
"road_network": "van",
"make_depot_zero": true,
"intermediate_curb": true,
"mapmatcher_radius": "15",
"routing_engine_name": "osrme"
}
}
2 台目の車両の作成
{
"agent_id": "2b1e3b65-2c04-4fa2-a2d7-567901e96978", // 要求元アプリケーションによって提供される一意の車両識別子。この UID はシミュレーション内で一意である必要があります。車両には "id" プロパティにグローバルな一意の ID もあります
"capacity": {
"fruit": 10, // 車両の容量を設定します。この場合は果物 10 個と動物 10 匹なので、車両の総容量は 20 単位です
"animal": 10
},
"simulation": "/api/v2/simulation/{{simulation_id}}", // この車両が属するシミュレーション。シミュレーションテンプレートまたは実際の運用シミュレーションにすることができます
"lat": 0, // 現在の車両の位置。不明な場合は 0 に設定
"lon": 0, // 現在の車両の位置。不明な場合は 0 に設定
"speed": 0, // 現在の車両の速度。不明な場合は 0 に設定
"routing_engine_settings": { // 車両が使用する必要があるルーティングプロバイダー
"key": "{{routing_key}}", // これは SWAT チームによって提供されます
"url": "http://mapbox-osrm-proxy",
"curb": true,
"speed": null,
"profile": "van", // 車両が使用する必要があるルーティングプロファイル
"time_factor": 1,
"road_network": "van",
"make_depot_zero": true,
"intermediate_curb": true,
"mapmatcher_radius": "15",
"routing_engine_name": "osrme"
}
}
レスポンスには、id フィールドにグローバルに一意の ID、uid フィールドにローカルに一意の UID を持つ完全な車両モデルが含まれます。
(オプション) シミュレーションインスタンスの作成
テンプレートからのシミュレーション作成と注文のアップロードを分離する必要がある場合 (たとえば、車両や一部のシミュレーション設定を手動で調整するため)、予約がアップロードされる前にシミュレーションインスタンスを作成し、シミュレーションの自動作成を回避することができます。また、シミュレーションインスタンスを作成する際に使用するシミュレーションテンプレートを明示的に選択したり、テンプレートから車両がコピーされないように明示的に防いだりすることもできます (たとえば、その日の運用でまったく異なるフリート構成が予想される場合)。次の API を使用できます。
POST {{base_url}}/api/v2/microservices/simulation_template_instance
警告
シミュレーションがすでに明示的に作成されている場合は、simulation_clone_parameter パラメータを設定せずに POST {{base_url}}/api/v2/microservices/logisticsapi エンドポイントを使用して注文をアップロードし、代わりに 予約アップロード API の「既存のシミュレーションにアップロード」モードを使用できます。
サンプル注文のアップロードと最適化の実行
この例では、前のリクエストで作成された車両を持つデフォルトテンプレートを使用して、2 つの注文 (動物用と果物用) を作成します。最適化目的で、ロジスティクス運用のデフォルトパイプラインが使用されます。これは、車両ごとに 1 回のトリップのみの星型ルートのみをサポートするように構成されています (したがって、車両は倉庫を 1 回しか訪問できません)。
警告
simulation_clone モードの /api/v2/microservices/logisticsapi エンドポイントは、start_time と end_time を使用してシミュレーションを定義します。simulation_clone_parameters を使用して注文をアップロードする場合 (既存のシミュレーションに追加するのではなく)、一意の start_time/end_time ペアが新しいシミュレーションを作成します。複数のリクエストで同じシミュレーションに注文を追加するには、同じ start_time/end_time ペアを使用します。そうしないと、各リクエストで新しいシミュレーションが作成されます。
JSON ペイロードを参照
POST {{base_url}}/api/v2/microservices/logisticsapi
注文のアップロード
{
"simulation_clone_parameters": {
"start_time": "{{date_of_service}}T00:00:00+07:00", // 運用日。通常、運用を開始する最も早い時刻。この時刻は、テンプレートルールに基づいて一致するシミュレーションテンプレートを自動的に選択するために使用されます。
"end_time": "{{date_of_service}}T12:00:00+07:00", // 運用日。通常、運用を停止する最も遅い時刻
"project_id": {{project_id}} // これらの注文が属するプロジェクト
},
"bookings": [
{
"uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63", //注文 uid。この UID はシミュレーション内で一意である必要があります。Irder には、プロパティ 'id' で自動的に生成されるグローバルに一意の識別子もあります
"demand": {
"fruit": 1 // 注文には 1 つの果物を移動する必要があります
},
"pickup_location_name": "Hub",
"pickup_location_lat": 1.3228751960077858, // 注文が集荷されると予想される場所
"pickup_location_lon": 103.89996384867766,
"min_pickup_time": "{{date_of_service}}T00:00:00+07:00", // 集荷場所の時間枠 (最も早い時刻と最も遅い時刻)
"max_pickup_time": "{{date_of_service}}T23:00:00+07:00",
"pickup_service_time": 0, // 集荷サービス時間、つまり集荷を行うのに必要な時間 (秒)
"dropoff_location_name": "Grocery shop",
"dropoff_location_lat": 1.3238751960077858, // 注文を配達する必要がある場所
"dropoff_location_lon": 103.78996384867766,
"min_dropoff_time": "{{date_of_service}}T00:00:00+07:00", // 配達場所の時間枠 (最も早い時刻と最も遅い時刻)
"max_dropoff_time": "{{date_of_service}}T23:00:00+07:00",
"dropoff_service_time": 300 //配達サービス時間 300 秒または 5 分
},
{
"uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde66", //UUID generate version 4 (customer generated)
"demand": {
"animal": 11 // 注文には 11 匹の動物を運ぶ必要があります。例では、動物を運ぶことができる車両の最大容量は 10 匹のみであることに注意してください
},
"pickup_location_name": "Hub",
"dropoff_location_name":"Pet store",
"pickup_location_lat": 1.3228751960077858, // 前の注文と同じ、注文が集荷されると予想される場所
"pickup_location_lon": 103.89996384867766,
"min_pickup_time": "{{date_of_service}}T00:00:00+07:00", // 注文の集荷時間枠。この例では、配達の緯度/経度は不明であり、ジオコーディングを使用して住所から取得されます。この機能が機能するには、プロジェクトに対 してジオコーディングプロバイダーを構成する必要があります。
"max_pickup_time": "{{date_of_service}}T23:00:00+07:00",
"pickup_service_time": 0, // 集荷サービス時間。
"min_dropoff_time": "{{date_of_service}}T00:00:00+07:00", // 配達時間枠
"max_dropoff_time": "{{date_of_service}}T23:00:00+07:00",
"dropoff_service_time": 300, //300 秒または 5 分。
"data": {
"external_id": "EXSS2407120009254", // 顧客提供の注文 ID
"customer_name": "Best customer",
"customer_phone": "956123123123",
"dropoff_customer_name": "Customer to deliver to",
"dropoff_customer_phone": "2434234234234",
"dropoff_address": "7 Scotts Road, #03-01 Goldbell Towers, Singapore, 228233", // 動物を配達する住所。ジオコーディングのしきい値は 0.99 の品質に設定されています。そうしないと、リクエストは「予約に座標情報がありません」というエラーで失敗します。
"remarks": "s60"
}
}
]
}
ヒント
シンガポールの住所を扱う場合、ユニット番号が必要でない限り、完全な住所の代わりに一意の郵便番号を使用できます。たとえば、dropoff 場所の booking モデルの場合:
{
... "dropoff_postal_code":"819642",
"data": {
... "dropoff_customer_name": "Customer to deliver to",
"dropoff_customer_phone": "2434234234234",
}
}
...
リクエストは次のようなものを返します:
JSON ペイロードを参照
アップロードされた予約
{
"processor_id": 48401,
"simulation_id": 144390,
"booking_ids": [
6172695,
6172696
]
}
すべての予約は正常に処理され、シミュレーションにアップロードされました。レスポンスの ID のリストは、作成された予約の一意のグローバル識別子に対応します。新しいシミュレーションが作成された場合、レスポンスはシミュレーションの一意の識別子も返します。
最適化の実行
最適化は、単一のリクエストでトリガーすることも、あるいは予約のアップロード時に自動的にトリガーすることもできます。ドキュメント と 最適化呼び出しのドキュメント を参照してください。
最適化が実行されるまで数分待ちます。
ヒント
最適化の現在のステータスは、シミュレーションプロセッサの状態を取得 することでポーリングできます。
結果の取得
この例では、UID aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde66 の注文は、11 匹の動物がどちらの車両にも収まらないため、どの車両でも実行できないことがわかります。したがって、1 つの予約が車両に割り当てられ、もう 1 つは割り当てられない (SWAT API ではノーオファー状況と呼ばれます) ことが予想されます。予約の状態を取得しましょう:
GET {{base_url}}/api/v2/vehicle/{{vehicle_id}}/assigned_nodes
これにより、車両に割り当てられたノードのリストが返されます。車両を作成するために使用したリクエストのレスポンスから vehicle_id を使用するか、あるいは、前のリクエストの simulation でフィルタリングして 例 を使用してシミュレーション車両リストを取得します。
ヒント
各予約は、商品が集荷され配達されるウェイポイントとして解釈される、少なくとも 2 つのノードで構成されます。
レスポンスの例は次のようになります:
最初の車両の JSON を参照
割り当てられたノード
{
"objects": [
{
"allow_jump": false,
"arrived_to_location_ts": null,
"assigned_vehicle": "/api/v2/vehicle/1800897",
"assignment_order": 0,
"boarding_pass": "424",
"booking": "/api/v2/booking/6172702",
"booking_group_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"booking_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"cancelled_at_ts": null,
"close_time_ts": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"close_time_ts_dynamic": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"completed_service_at": null,
"created_at": "2025-01-30T03:45:39.964766+00:00",
"customer_id": null,
"data": {},
"demand": {
"fruit": 1
},
"departed_at_ts": null,
"display_name": "Hub",
"dropoff_ticket": null,
"dropoff_tickets": [],
"dynamic_break": null,
"end_of_trip": null,
"estimated_arrival_time": null,
"estimated_earliest_arrival_ts": null,
"estimated_scheduled_ts": null,
"external_id": null,
"failed_to_deliver_at_ts": null,
"finalization_type": "min",
"fixed_route_is_unreachable": false,
"fixed_route_journey_time": null,
"fixed_route_ride_time": null,
"fixed_route_wait_time": null,
"fixed_route_walk_time": null,
"geofence_id": null,
"geofence_ids": [],
"groups": [],
"h3": "0040062446531011063323",
"id": 12022546,
"initial_close_time_ts": null,
"initial_close_time_ts_dynamic": null,
"initial_max_trip_duration": null,
"initial_open_time_ts": null,
"is_invalidated": null,
"lat": 1.3228751960077858,
"lifo_order_check": false,
"lifo_order_penalty": null,
"location_code": "",
"location_name": "Hub",
"lon": 103.89996384867766,
"matrix_timestamp": null,
"max_slack": null,
"max_trip_duration": 82800,
"min_trip_duration": null,
"modified_at": "2025-01-30T03:46:11.337823+00:00",
"node_type": "pickup",
"offer_should_be_auto_accepted": null,
"open_time_ts": "2025-01-29T17:00:00+00:00",
"open_time_ts_dynamic": null,
"operations_location": null,
"partial_route_index": null,
"passenger_count": 0,
"penalty": 10000000,
"pickup_tickets": [],
"processing_order_timestamp": null,
"ready_to_board_at": null,
"resource_uri": "/api/v2/node/12022546",
"scheduled_ts": "2025-01-29T17:00:00+00:00",
"service_time": 0,
"simulation": "/api/v2/simulation/144390",
"slack": 0,
"started_service_at_ts": null,
"status": "assigned",
"ticket": null,
"time_windows": null,
"transfer_type": "depart_at",
"transit_stop": null,
"trip_cost": 0,
"uid": "dbb29e73-a4da-4554-b4be-4f3af8833653",
"user_accepted_offer_at": null,
"vehicle_characteristics": {},
"vehicle_labels": null,
"visited_at_ts": null,
"walking_distance_to_node": 0,
"walking_time_to_node": 0,
"weight": null
},
{
"allow_jump": false,
"arrived_to_location_ts": null,
"assigned_vehicle": "/api/v2/vehicle/1800897",
"assignment_order": 1,
"boarding_pass": "807",
"booking": "/api/v2/booking/6172702",
"booking_group_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"booking_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"cancelled_at_ts": null,
"close_time_ts": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"close_time_ts_dynamic": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"completed_service_at": null,
"created_at": "2025-01-30T03:45:39.964963+00:00",
"customer_id": null,
"data": {},
"demand": {
"fruit": -1
},
"departed_at_ts": null,
"display_name": "Grocery shop",
"dropoff_ticket": null,
"dropoff_tickets": [],
"dynamic_break": null,
"end_of_trip": null,
"estimated_arrival_time": null,
"estimated_earliest_arrival_ts": null,
"estimated_scheduled_ts": null,
"external_id": null,
"failed_to_deliver_at_ts": null,
"finalization_type": "min",
"fixed_route_is_unreachable": false,
"fixed_route_journey_time": null,
"fixed_route_ride_time": null,
"fixed_route_wait_time": null,
"fixed_route_walk_time": null,
"geofence_id": null,
"geofence_ids": [],
"groups": [],
"h3": "0040062440663041621652",
"id": 12022547,
"initial_close_time_ts": null,
"initial_close_time_ts_dynamic": null,
"initial_max_trip_duration": null,
"initial_open_time_ts": null,
"is_invalidated": null,
"lat": 1.3238751960077857,
"lifo_order_check": false,
"lifo_order_penalty": null,
"location_code": "",
"location_name": "Grocery shop",
"lon": 103.78996384867766,
"matrix_timestamp": null,
"max_slack": null,
"max_trip_duration": 82800,
"min_trip_duration": null,
"modified_at": "2025-01-30T03:46:11.349609+00:00",
"node_type": "dropoff",
"offer_should_be_auto_accepted": null,
"open_time_ts": "2025-01-29T17:00:00+00:00",
"open_time_ts_dynamic": null,
"operations_location": null,
"partial_route_index": null,
"passenger_count": 0,
"penalty": 10000000,
"pickup_tickets": [],
"processing_order_timestamp": null,
"ready_to_board_at": null,
"resource_uri": "/api/v2/node/12022547",
"scheduled_ts": "2025-01-29T17:26:25.700000+00:00",
"service_time": 300,
"simulation": "/api/v2/simulation/144390",
"slack": 0,
"started_service_at_ts": null,
"status": "assigned",
"ticket": null,
"time_windows": null,
"transfer_type": "depart_at",
"transit_stop": null,
"trip_cost": 0,
"uid": "fa45e483-5099-4e83-b83e-5961098eaced",
"user_accepted_offer_at": null,
"vehicle_characteristics": {},
"vehicle_labels": null,
"visited_at_ts": null,
"walking_distance_to_node": 0,
"walking_time_to_node": 0,
"weight": null
}
]
}
2 台目の車両の JSON を参照
割り当てられたノード
{
"objects": []
}
予想どおり、2 台目の車両にはノードが割り当てられませんでした。ノードが割り当てられた車両には、scheduled_ts フィールドにスケジュールされた到着時刻とともに訪問するノードのシーケンスもあります。
また、予約リクエストを取得 を使用し、シミュレーション ID をフィルターとして使用して、最適化後の予約のステータスを取得することもできます。次のような出力が返されます。
シミュレーションの JSON を参照
シミュレーション内の予約
{
"meta": {
"has_more": false,
"limit": 20,
"next": null,
"offset": 0,
"previous": null,
"total_count": 2
},
"objects": [
{
"actual_dropoff_time": null,
"actual_journey_duration": null,
"actual_pickup_time": null,
"air_distance": 12242.399071517626,
"booking_type": "customer",
"cancellation_time": null,
"completed_by": null,
"created_at": "2025-01-30T03:45:39.946605+00:00",
"created_by": null,
"customer_id": "",
"data": {},
"demand": {
"fruit": 1
},
"dropoff_location_lat": 1.3238751960077857,
"dropoff_location_lon": 103.78996384867766,
"dropoff_location_name": "Grocery shop",
"dropoff_service_time": 300,
"dropoff_stops": {
"points": []
},
"dropoff_time_windows": null,
"fail_to_board_time": null,
"failed_to_deliver_at_ts": null,
"fixed_journey_duration": null,
"fixed_route_type": null,
"fixed_waiting_time": null,
"geofence_definition_strategy": null,
"group_booking_id": null,
"group_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"groups": [],
"id": 6172702,
"is_invalidated": false,
"journey_duration_difference": null,
"lifo_order_check": false,
"lifo_order_penalty": null,
"max_dropoff_time": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"max_pickup_time": "2025-01-30T16:00:00+00:00",
"max_trip_duration": 82800,
"min_dropoff_time": "2025-01-29T17:00:00+00:00",
"min_pickup_time": "2025-01-29T17:00:00+00:00",
"min_trip_duration": null,
"modified_at": "2025-01-30T03:46:11.234731+00:00",
"odbs_waiting_time": null,
"offer_should_be_auto_accepted": null,
"passenger_payment_method_id": null,
"payment_method_type": null,
"penalty": 10000000,
"pickup_location_lat": 1.3228751960077858,
"pickup_location_lon": 103.89996384867766,
"pickup_location_name": "Hub",
"pickup_service_time": 0,
"pickup_stops": {
"points": []
},
"pickup_time_windows": null,
"planned_dropoff_time": null,
"planned_journey_duration": null,
"planned_pickup_time": null,
"project": "/api/v2/project/808",
"public_transit_transport": null,
"ready_to_board_at": null,
"requested_at": "2025-01-30T03:45:39.724480+00:00",
"requested_tickets": null,
"resource_uri": "/api/v2/booking/6172702",
"service_time": 0,
"sim_tier": null,
"simulation": "/api/v2/simulation/144390",
"state": "assigned",
"transfer_type": "depart_at",
"trip_cost": 0,
"uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde63",
"user_accepted_offer_at": null,
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"vehicle_labels": null,
"waiting_time_difference": null
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{
"actual_dropoff_time": null,
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"actual_pickup_time": null,
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"booking_type": "customer",
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"created_at": "2025-01-30T03:45:39.946605+00:00",
"created_by": null,
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"customer_phone": "956123123123",
"dropoff_address": "7 Scotts Road, #03-01 Goldbell Towers, Singapore, 228233",
"dropoff_customer_name": "Customer to deliver to",
"dropoff_customer_phone": "2434234234234",
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{
"address": "21-07 Scotts Rd, #03 01, Singapore 228208",
"kind": "GoogleV3",
"lat": 1.30847,
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}
],
"external_id": "EXSS2407120009254",
"remarks": "s60"
},
"demand": {
"animal": 11
},
"dropoff_location_lat": 1.30847,
"dropoff_location_lon": 103.832258,
"dropoff_location_name": "21-07 Scotts Rd, #03 01, Singapore 228208",
"dropoff_service_time": 300,
"dropoff_stops": {
"points": []
},
"dropoff_time_windows": null,
"fail_to_board_time": null,
"failed_to_deliver_at_ts": null,
"fixed_journey_duration": null,
"fixed_route_type": null,
"fixed_waiting_time": null,
"geofence_definition_strategy": null,
"group_booking_id": null,
"group_uid": "aa082b4c-e8b3-4caf-a9f2-aba007bdde66",
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"max_trip_duration": 82800,
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"modified_at": "2025-01-30T03:46:11.277891+00:00",
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"pickup_location_lat": 1.3228751960077858,
"pickup_location_lon": 103.89996384867766,
"pickup_location_name": "Hub",
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"pickup_stops": {
"points": []
},
"pickup_time_windows": null,
"planned_dropoff_time": null,
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"project": "/api/v2/project/808",
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"requested_at": "2025-01-30T03:45:39.724480+00:00",
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"simulation": "/api/v2/simulation/144390",
"state": "rejected_by_system",
"transfer_type": "depart_at",
"trip_cost": 0,
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"user_accepted_offer_at": null,
"vehicle_characteristics": {},
"vehicle_labels": null,
"waiting_time_difference": null
}
]
}
予約の現在の状態に注意してください。予約の 1 つは rejected_by_system の状態であり、もう 1 つは assigned です。これは、拒否された予約が提供されたどの車両にも割り当てられなかったことを意味します。
車両ポリラインの取得
SWAT 最適化エンジンは、デフォルトで SWAT ルーティング API を使用します。これは、拡張 OSM マップ上に構築され、予測ルーティングをサポートします。このエンジンは、使用される設定に応じて、他のエンジンによって生成されたルートとは異なるルートを生成する場合があります。最適化中のスケジュールされた時刻と実際のルートとの一貫性を維持するために、SWAT ルーティング API を活用して実際のルートを生成し、必要に応じてターンバイターンナビゲーションを提供することをお勧めします。
SWAT API は、車両に割り当てられたシーケンスに基づいてルートを生成し、最適化中に使用された車両ルーティングプロファイルを自動的に適用する時間を節約する プロキシ API を提供します。
GET {{base_url}}/vehicle_route_proxy/{{vehicle_id}}/103.89996384867766,1.3228751960077858;103.78996384867766,1.3238751960077857
車両のルートを参照
車両に割り当てられたルート
{
"code": "Ok",
"waypoints": [
{
"name": "Eunos Avenue 6",
"hint": "aXgCgP___3-FAAAA3gAAAAAAAABfAAAAvHCNQhpDr0EAAAAAPWcdQoUAAADeAAAAAAAAAF8AAABfCwAAbGMxBowuFAA8YzEGey8UAAAALxA_KfUU",
"distance": 26.960249,
"location": [
103.900012,
1.322636
]
},
{
"name": "Sixth Avenue",
"hint": "V1IBgJNSAYAEAAAAMgAAAAAAAAAcAAAAaqiKQA_raEIAAAAASvECQgQAAAAyAAAAAAAAABwAAABfCwAAbLovBuAvFACMtS8GYzMUAAAADwI_KfUU",
"distance": 183.69019,
"location": [
103.791352,
1.322976
]
}
],
"routes": [
{
"geometry": "wgvoAwupdeEjEx`@nyBsWbrA~}Kgw@tVfOzoAsfC|\uVbh@fWptIpaCnrItChwDubAhtBw{Kj~IisDjpMpyAfbIgZ`mZlfFv{Qg`AtpEzOlcDc}CtxEw}HhzTurGpcJ~U~yGjzAhnDnfJthAkXbqC~kObcG",
"weight": 1266.8,
"distance": 14877.1,
"duration": 1266.8,
"weight_name": "routability",
"legs": [
{
"summary": "",
"distance": 14877.1,
"duration": 1266.8,
"weight": 1266.8,
"steps": []
}
]
}
],
"uuid": "2df1c2ba-b80a-4f26-bf64-3b4ae9019185"
}
あるいは、現在の車両ルートは車両自体から取得できます 
これには、車両がそのルートを表すために行うと予想されるターンのリストを表す points 配列と、6 ビット精度のエンコードされたポリラインである path が含まれます。
GET {{base_url}}/api/v2/vehicle/{{vehicle_id}}
最初の車両の JSON を参照
車両とそのルート
{
"agent_id": "b3e13a1c-fd97-4a94-b064-b92caa547643",
"amortized_linear_cost_factor": null,
"amortized_quadratic_cost_factor": null,
"assigned_nodes_protection_interval": null,
"assigned_nodes_protection_max_locations": null,
"assignment": null,
"bearing": 0,
"capacity": {
"fruit": 10
},
"characteristics": {},
"color": "#65BCFF",
"created_at": "2025-01-30T02:21:04.576087+00:00",
"current_route": {
"points": [
[
1.322636,
103.900012
],
[
1.322597,
103.899819
],
[
1.322543,
103.899522
],
[
1.322534,
103.899471
],
[
1.322179,
103.89954
],
[
1.32192,
103.899592
],
[
1.321749,
103.899628
],
[
1.321654,
103.899647
],
[
1.321562,
103.899665
],
[
1.321445,
103.899687
],
[
1.321124,
103.899758
],
[
1.320952,
103.899791
],
[
1.320574,
103.899865
],
[
1.320562,
103.899804
],
[
1.320418,
103.899081
],
[
1.320336,
103.898672
],
[
1.320272,
103.898354
],
[
1.320208,
103.898039
],
[
1.320142,
103.897716
],
[
1.320123,
103.897619
],
[
1.320106,
103.897537
],
[
1.32003,
103.897161
],
[
1.320006,
103.897045
],
[
1.319866,
103.896323
],
[
1.319856,
103.896269
],
[
1.31985,
103.896243
],
[
1.319724,
103.895647
],
[
1.319649,
103.89529
],
[
1.319527,
103.894689
],
[
1.319412,
103.894124
],
[
1.319371,
103.893924
],
[
1.319319,
103.89364
],
[
1.319266,
103.893339
],
[
1.319261,
103.89331
],
[
1.319244,
103.893225
],
[
1.319531,
103.893159
],
[
1.31995,
103.893069
],
[
1.320088,
103.892952
],
[
1.320106,
103.892919
],
[
1.320144,
103.892846
],
[
1.320171,
103.892722
],
[
1.32012,
103.892474
],
[
1.320065,
103.89224
],
[
1.319945,
103.891794
],
[
1.319922,
103.891709
],
[
1.319884,
103.891552
],
[
1.319998,
103.891525
],
[
1.320071,
103.891509
],
[
1.320572,
103.891399
],
[
1.321174,
103.89127
],
[
1.321667,
103.891155
],
[
1.322054,
103.891073
],
[
1.322177,
103.890981
],
[
1.322283,
103.890867
],
[
1.322368,
103.890733
],
[
1.322419,
103.890578
],
[
1.322433,
103.890415
],
[
1.32242,
103.890252
],
[
1.322369,
103.889908
],
[
1.322291,
103.889339
],
[
1.322182,
103.887666
],
[
1.322171,
103.887192
],
[
1.322142,
103.886344
],
[
1.322136,
103.886191
],
[
1.322135,
103.886162
],
[
1.322134,
103.886115
],
[
1.322129,
103.885974
],
[
1.322124,
103.885638
],
[
1.322065,
103.885071
],
[
1.322045,
103.88495
],
[
1.322019,
103.884819
],
[
1.321942,
103.88454
],
[
1.321563,
103.883561
],
[
1.321183,
103.882623
],
[
1.320967,
103.882085
],
[
1.320688,
103.881398
],
[
1.320305,
103.880467
],
[
1.32008,
103.879898
],
[
1.319996,
103.879662
],
[
1.319956,
103.879518
],
[
1.319932,
103.87941
],
[
1.319908,
103.879293
],
[
1.319867,
103.879058
],
[
1.319821,
103.878823
],
[
1.319769,
103.878392
],
[
1.319793,
103.877744
],
[
1.319812,
103.877021
],
[
1.319832,
103.876821
],
[
1.319881,
103.876569
],
[
1.319948,
103.876314
],
[
1.31997,
103.876254
],
[
1.320025,
103.876134
],
[
1.320101,
103.875979
],
[
1.320295,
103.875588
],
[
1.320367,
103.875469
],
[
1.320437,
103.875358
],
[
1.320523,
103.87523
],
[
1.320689,
103.875009
],
[
1.320757,
103.87493
],
[
1.320964,
103.874692
],
[
1.321222,
103.874462
],
[
1.322798,
103.873272
],
[
1.322871,
103.873198
],
[
1.322947,
103.873127
],
[
1.324579,
103.871891
],
[
1.325296,
103.871372
],
[
1.325562,
103.871179
],
[
1.326078,
103.870758
],
[
1.326304,
103.870542
],
[
1.326408,
103.870438
],
[
1.326598,
103.870249
],
[
1.32671,
103.869945
],
[
1.326874,
103.869945
],
[
1.326956,
103.86985
],
[
1.327167,
103.869583
],
[
1.327568,
103.86907
],
[
1.327948,
103.868496
],
[
1.328232,
103.86798
],
[
1.328491,
103.867382
],
[
1.328709,
103.866734
],
[
1.328958,
103.865911
],
[
1.328994,
103.865789
],
[
1.329028,
103.865679
],
[
1.329187,
103.865149
],
[
1.329571,
103.864207
],
[
1.329584,
103.864179
],
[
1.32975,
103.86384
],
[
1.329812,
103.863734
],
[
1.329898,
103.863571
],
[
1.329967,
103.863427
],
[
1.329996,
103.863367
],
[
1.330119,
103.863104
],
[
1.330231,
103.862838
],
[
1.330325,
103.862546
],
[
1.330368,
103.862362
],
[
1.330421,
103.86204
],
[
1.330435,
103.861955
],
[
1.330453,
103.861624
],
[
1.330451,
103.861254
],
[
1.330405,
103.86097
],
[
1.33035,
103.86075
],
[
1.330284,
103.860541
],
[
1.330232,
103.860376
],
[
1.330123,
103.860072
],
[
1.330079,
103.85995
],
[
1.32979,
103.85918
],
[
1.329711,
103.858968
],
[
1.329675,
103.858848
],
[
1.329514,
103.858344
],
[
1.329224,
103.857433
],
[
1.329093,
103.856975
],
[
1.329033,
103.856721
],
[
1.329004,
103.856452
],
[
1.329,
103.856043
],
[
1.329009,
103.855921
],
[
1.32903,
103.855652
],
[
1.329054,
103.855343
],
[
1.329209,
103.853234
],
[
1.329263,
103.852501
],
[
1.329277,
103.852348
],
[
1.329287,
103.852226
],
[
1.329443,
103.850419
],
[
1.329531,
103.849514
],
[
1.329582,
103.848833
],
[
1.329594,
103.848696
],
[
1.329641,
103.848165
],
[
1.329678,
103.847222
],
[
1.329691,
103.846506
],
[
1.329665,
103.846043
],
[
1.329654,
103.845866
],
[
1.329591,
103.84477
],
[
1.329576,
103.844503
],
[
1.329568,
103.844372
],
[
1.329528,
103.843524
],
[
1.329488,
103.842895
],
[
1.32944,
103.842403
],
[
1.329366,
103.841991
],
[
1.32929,
103.841733
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ティアダウン
シミュレーションを削除するには、次のリクエストを使用します :
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