--- metadata: - name: generator content: Diplodoc Platform v5.64.0 alternate: - https://yandex.ru/routing/doc/en/vrp/examples-of-settings.md - https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md - https://yandex.ru/routing/doc/ru/vrp/examples-of-settings.md - href: https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md type: text/markdown title: Markdown version - href: https://yandex.ru/routing/doc/kk/llms.txt?revision=r21872121 rel: describedby title: Яндекс Маршрутизация — сценарии использования — примеры настроек по бизнес-кейсам --- > **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://yandex.ru/routing/doc/kk/llms.txt?revision=r21872121 # Примеры настроек по бизнес-кейсам ## Планирование загрузки собственных курьеров {#own-couriers} **В каких ситуациях использовать** При планировании загрузки собственных курьеров важно: - чтобы были задействованы все курьеры; - чтобы все они работали примерно поровну. Алгоритм в этом случае должен строить маршрут так, чтобы все ресурсы использовались равномерно. Цели минимизировать количество ресурсов нет. **Как реализовать сценарий** В Яндекс Маршрутизации есть несколько параметров, с помощью которых можно задействовать всех курьеров и обеспечить равномерную нагрузку: 1. Уменьшите стоимость за факт использования `cost.fixed`. Алгоритм стремится уменьшить общую стоимость решения (подробнее в разделе [Что оптимизируется](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/routing-algorithm.md)) и если `cost.fixed` будет указана, то он будет минимизировать в том числе количество курьеров. Поэтому для сценария, когда все курьеры должны быть задействованы, нужно эту стоимость ставить 0 или минимальной. Выбор значения зависит от вместимости транспорта: - Если используется транспорт одинаковой вместимости, то `cost.fixed` = 0. - Если используется транспорт разной вместимости, то `cost.fixed` должна быть минимальной, но пропорциональной вместимости (см. пример в разделе [Вместимость автомобиля или курьера](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#vehicle-capacity)). В этом случае `cost.fixed` обязательно должна быть отличной от 0 — иначе возможны ситуации с несоответствием загрузки для разных транспортных средств (например, автомобиль вместимостью 0,8 т будет загружен на 700 кг, в то время как автомобиль вместимостью 1,5 тонны — на 100 кг). 2. Иногда использования `cost.fixed` = 0 недостаточно. Тогда необходимо применить ограничение по минимальному количеству остановок `minimal_stops` (подробнее в разделе [Ограничение количества остановок в смене](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops)). Нужно присвоить `minimal_stops` значение 1 и назначить большие штрафы `penalty.stop_lack.fixed` (за факт остановок меньше минимального количества) и `penalty.stop_lack.per_stop` (за каждую остановку меньше минимального количества). 3. Для равномерного распределения заказов по автомобилям или курьерам нужно использовать настройки балансировки (подробнее в разделе [Опция равномерной загрузки](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/balanced-groups.md)). {% note alert %} Стоимость за факт использования имеет значение по умолчанию `cost.fixed` = 3000. Поэтому для указания нулевой стоимости необходимо явно ставить 0, а не оставлять пустое значение. {% endnote %} **Пример 1** В этом примере рассматривается работа алгоритма без использования настроек для равномерной загрузки. В задаче 28 заказов и 5 курьеров. В результате планирования используются только 4 курьера. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-own-vehicles1-without-uniform-distribution.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/2fe20b83-b5ee3bf0-5a770bdd-daf0e605) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/2fe20b83-b5ee3bf0-5a770bdd-daf0e605) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#2fe20b83-b5ee3bf0-5a770bdd-daf0e605) **Пример 2** Решаем ту же задачу, что и в примере 1, но с использованием параметра `cost.fixed` = 0. Итог — все 5 курьеров работают. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-own-vehicles2-cost-fixed-is-0.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/96f9bb12-54374209-a382a97d-8d7dbd71) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/96f9bb12-54374209-a382a97d-8d7dbd71) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#96f9bb12-54374209-a382a97d-8d7dbd71) **Пример 3** В задаче 28 заказов и 10 курьеров. Используем `minimal_stops` = 1 и штрафы. Итог — алгоритм распределяет заказы по всем 10 курьерам. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-own-vehicles3-minimal_stops-is-1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/37093ab1-eaae3adc-91bfe244-38db46d9) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/37093ab1-eaae3adc-91bfe244-38db46d9) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#37093ab1-eaae3adc-91bfe244-38db46d9) ## Одновременное планирование курьеров на автомобиле и общественном транспорте {#simultaneous-planning-vehicle-and-public-transport} **Как реализовать сценарий** Важным нюансом одновременного планирования курьеров, передвигающихся на общественном транспорте, и курьеров, передвигающихся на автомобилях, является необходимость указывать различную стоимость километра и часа для них. Обусловлено это следующими особенностями: - **Стоимость пробега курьеров на общественном транспорте** Для курьеров на общественном транспорте пробег в сервисе считается только для той части маршрута, которую курьер пройдет пешком. Настройте стоимость за километр пробега `cost.km` для курьеров на общественном транспорте больше, чем для курьеров на автомобилях. Это необходимо, чтобы маршрут, в котором придется много ходить пешком (например, если точки находятся далеко от остановок общественного транспорта), стоил бы для алгоритма дороже маршрута, где точки доставки находятся рядом с остановками. Алгоритм будет стремиться уменьшить стоимость решения, а значит будет склонен строить маршруты с короткими пешеходными участками. - **Разделение по заказам** Курьеры на автомобилях должны выполнять более дальние заказы, а курьеры на общественном транспорте — заказы в центре города. Строго разделить заказы можно только с использованием тегов (подробнее в разделе [Теги автомобиля](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#tags)), но косвенно достичь это можно через различную стоимость часа работы `cost.hour` (стоимость за километр пробега использовать не получится, так как пробег для курьеров на общественном транспорте считается только в пешеходной части). Значит, для курьеров на общественном транспорте стоимость `cost.hour` должна быть больше, чтобы алгоритм строил для них короткие маршруты. **Пример** В задаче 4 курьера: 2 курьера на общественном транспорте, 2 на автомобилях — и 40 заказов. Для курьеров на общественном транспорте `cost.km` = 30, `cost.hour` = 300. Для курьеров на автомобилях `cost.km` = 8, `cost.hour` = 100. Итог — работают 3 курьера из 4, из них 2 на автомобилях и только 1 на общественном транспорте. Общее время движения для курьера на общественном транспорте 3 часа 12 минут. Для курьеров на автомобилях — 5 часов 53 минуты и 7 часов 5 минут. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-vehicle-and-public-transport.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/9eba4d42-4e920863-1d318a9d-34ebdd7b) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/9eba4d42-4e920863-1d318a9d-34ebdd7b) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#9eba4d42-4e920863-1d318a9d-34ebdd7b) ## Одновременное планирование заказов текущего и следующего дня {#simultaneous-planning-current-and-next-day-orders} **В каких ситуациях использовать** Иногда период отгрузки занимает более дня. Например, при следующих условиях: 1. Планирование выполняется днем. 1. Отгрузка выполняется вечером или ночью этого же дня и утром следующего. **Как реализовать сценарий** Сценарий реализуется через относительный формат временных окон. Используйте в окнах заказов, смен и складов [сдвиг относительно даты планирования](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#relative-time-windows). В интерфейсе дату планирования задайте при запуске задачи, а в запросе API — в поле `options.date`. Важно корректно расставить сдвиг не только для окон заказов, но и для окон смен курьеров и окон склада. Пример заказа с вечерним окном `21:00–23:00`: - утреннее окно для следующего дня задано как `1.07:00–1.09:00`; - у машин, которые доставляют вечером и ночью, задана смена `20:00–1.04:00`; - у машин, которые доставляют утром, задана смена `1.05:00–1.18:00`; - для склада задано окно, которое будет охватывать весь период доставки, `20:00–1.20:00` (возврат машины на склад должен также попадать в окно работы склада). **Пример** В примере есть заказы, которые нужно доставить текущим вечером и в течение следующего дня. Один курьер работает в ночную смену, второй — в утреннюю и дневную. Окно работы склада задано с расчетом на весь период доставки. В результате заказы текущего дня доставляет первый курьер, следующего — второй. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-current-and-next-days.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/33f30022-c950975f-62ff551-6e7cbb2b) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/33f30022-c950975f-62ff551-6e7cbb2b) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#33f30022-c950975f-62ff551-6e7cbb2b) ## Планирование заказов, которые можно перенести / Планирование части заказов {#part-of-orders} **В каких ситуациях использовать** Используйте сценарий в ситуациях, когда по результатам планирования некоторые заказы могут попасть в нераспределенные, например: - **Заказов изначально больше** В планировании участвует больше заказов, чем можно вывезти доступным количеством курьеров. Алгоритму необходимо запланировать такие маршруты, чтобы выполнить максимальное количество заказов. - **Определен возможный период доставки** В планировании участвуют заказы, которые можно доставить в течение определенного периода, необязательно сегодня. Их можно развезти сегодня, если это будет оптимально, или перенести на завтра. **Как реализовать сценарий** Поменяйте у заказов штраф за недоставку в параметре [penalty.drop](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#penalties-not-delivering). По умолчанию он равен 1 000 000. Такое большое значение используется, поскольку в обычной ситуации при планировании предполагается, что все заказы должны быть доставлены. На что еще следует обратить внимание: - Задайте штраф `penalty.drop` с учетом количества заказов на одной точке. В структуре данных штраф `penalty.drop` задается на заказ (`location`), а не на точку. Если в одну точку будут несколько заказов, то штраф за недоставки заказов именно до этой точки будет в несколько раз выше, чем для остальных точек. Это может приводить к ситуации, когда точки с несколькими заказами будут обязательно включаться в маршруты, даже если будут неоптимальными по пробегу. Когда мультизаказов мало, эффект может быть незаметен, но если они встречаются часто, то проставляйте для мультизаказов `penalty.drop` как штраф для одной точки, разделенный на количество заказов в ней. Например, если `penalty.drop` для всех заказов равен 10 000, то `penalty.drop` для точки с четырьмя заказами проставьте `10 000 / 4 = 2500`. - Разделите заказы по приоритетам. Если есть логика в том, какие заказы лучше доставить сегодня, а какие перенести, то реализуйте ее через разные значения штрафа `penalty.drop` для более приоритетных и менее приоритетных заказов. Более приоритетному заказу надо задать большее значение `penalty.drop`. Если сделать штраф `penalty.drop` одинаковым, то при прочих равных останутся недоставленными дальние заказы, которые находятся в стороне от остальных. Чтобы дальние заказы не попали в нераспределенные, используйте параметр `max_drop_penalty_percentage` (подробнее см. [Допустимая доля нераспределенных заказов](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/routes-with-drops.md#drop-penalty-percentage)). - Настройте стоимость. Не используйте в этом сценарии значение `penalty.drop` по умолчанию, поскольку алгоритму при построении маршрутов очень важно соотношение стоимостей и штрафов. Например, если [стоимость](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-cost.md#cost) за км равна 10, за час равна 100, а `penalty.drop` = 1000, то заказ, до которого ехать 2 часа и 81 км окажется в нераспределенных. Это случится, поскольку стоимость его доставки `2 * 100 + 10 * 81` больше штрафа за нераспределенный заказ, который равен 1000. **Пример 1** Пример с небольшим значением `penalty.drop` у всех заказов. Часть заказов находится близко, часть — далеко. В результате дальние заказы оказываются нераспределенными. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-part-of-orders1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/be3cd369-34a3c3b0-a80e82f3-5f76e1ac) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/be3cd369-34a3c3b0-a80e82f3-5f76e1ac) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#be3cd369-34a3c3b0-a80e82f3-5f76e1ac) **Пример 2** Пример с заказами корпоративных клиентов, которые нельзя переносить, и заказами физических лиц, которые можно перенести на завтра. У заказов корпоративных клиентов `penalty.drop` = 1 000 000, а у физических лиц `penalty.drop` небольшой. В результате алгоритм планирует все заказы корпоративных клиентов, даже если они находятся далеко, и часть заказов для физических лиц. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-part-of-orders2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/b6f019df-78d11dc3-f1fe18c9-7bd141a4) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/b6f019df-78d11dc3-f1fe18c9-7bd141a4) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#b6f019df-78d11dc3-f1fe18c9-7bd141a4) **Пример 3** 1. В примере несколько заказов и один дальний мультизаказ. Для них указан одинаковый `penalty.drop`. В результате алгоритм спланирует дальний мультизаказ, несмотря на то, что на карте это будет выглядеть неоптимально. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-part-of-orders3-1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/d1d05020-4e7f880f-9370e8ac-38bbc3d8) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/d1d05020-4e7f880f-9370e8ac-38bbc3d8) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#d1d05020-4e7f880f-9370e8ac-38bbc3d8) 1. В примере несколько заказов и один дальний мультизаказ. Для них указан разный `penalty.drop`. В результате алгоритм спланирует ближние заказы и не распределит дальний мультизаказ. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-part-of-orders3-2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/a96a2760-aaadc2e-b407863f-f0a9b3e5) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/a96a2760-aaadc2e-b407863f-f0a9b3e5) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#a96a2760-aaadc2e-b407863f-f0a9b3e5) ## Планирование с равномерным нарушением смены у водителей {#uniform-violation-of-vehicle-shift} **В каких ситуациях использовать** В некоторых ситуациях временное окно заказов шире, чем временное окно смены водителей, поэтому при планировании получается, что смена одного водителя нарушена очень сильно, а у остальных либо совсем не нарушена, либо нарушена незначительно. Если выполнить все заказы без нарушения смен водителей невозможно, то задача состоит в том, чтобы нарушение времени работы было распределено по водителям более справедливо (чтобы нарушение было у всех, но небольшое). **Как реализовать сценарий** Чтобы нарушать смену водителей более равномерно, поменяйте значение по умолчанию у штрафов за нарушение временного окна смены (подробнее в разделе [Смены работы автомобиля или курьера](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shifts)). Поменяйте штрафы: 1. Задайте значение `shifts.penalty.out_of_time.fixed` как небольшое или нулевое. 1. Задайте значение `shifts.penalty.out_of_time.minute` значительно больше (можно исходить из стоимости за км), например в 3–10 раз больше стоимости за км. Еще один способ реализовать равномерное нарушение смены у водителей — задать [жесткое окно вокруг мягкого окна](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#soft-inside-hard). **Пример 1** Пример, где несколько водителей и несколько десятков заказов. У водителей гибкая смена, и значения штрафов заданы по умолчанию, а у заказов указаны жесткие окна. Окно смены — с 10 до 17, окна заказов — с 10 до 21. Сервисное время заказов и их расположение такое, что нельзя выполнить их все без нарушения смен водителей. В результате получается, что у одного водителя смена сильно нарушена, а у остальных смена не нарушается. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-uniform-violation-of-vehicle-shift1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/2bfcccd3-35390b59-1530ffa0-6a03b372) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/2bfcccd3-35390b59-1530ffa0-6a03b372) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#2bfcccd3-35390b59-1530ffa0-6a03b372) **Пример 2** Тот же пример, но с равномерным нарушением смены. Здесь выставлены значения штрафов за нарушение окна смены `shifts.penalty.out_of_time.fixed` = 0, `shifts.penalty.out_of_time.minute` = 800. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-uniform-violation-of-vehicle-shift2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/12f484bf-f41b954-7910635a-61c6760d) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/12f484bf-f41b954-7910635a-61c6760d) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#12f484bf-f41b954-7910635a-61c6760d) **Пример 3** Тот же пример, но теперь окна заказов с 10 до 17 и мягкие. Нарушение смены также стало равномерным, потому что для алгоритма теперь играет роль ограничение по окнам заказов: те водители, которые будут работать после 17, уже будут нарушать не только смену, но и окна заказов. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-uniform-violation-of-vehicle-shift3.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/79aa49ce-3e1b2d28-a3644118-d50667d2) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/79aa49ce-3e1b2d28-a3644118-d50667d2) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#79aa49ce-3e1b2d28-a3644118-d50667d2) **Пример 4** То же, что и в примере 1, но теперь кроме основного временного окна `time_window` у курьеров задано внешнее жесткое окно `hard_time_window`. Оно ограничивает допустимое время нарушения основного окна с 09:45 до 19:00. В результате все заказы будут выполнены в пределах установленных ограничений. [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/5fa3c20a-2ec50b83-80228af9-74386dad) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/5fa3c20a-2ec50b83-80228af9-74386dad) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#5fa3c20a-2ec50b83-80228af9-74386dad) ## Транспорт с разной грузоподъемностью {#different-load-capacities} **Как реализовать сценарий** Большой грузовик с фурой в эксплуатации дороже, чем маленький курьерский автомобиль. Поэтому стоит указывать стоимость за факт использования (`cost.fixed`) в зависимости от грузоподъемности (`weight_kg`): чем больше тоннаж, тем выше стоимость. Обычно это линейная зависимость вида: `cost.fixed = X + weight_kg * Y`. Стоимость за километр, за час, за тонно-километр (`cost.km`, `cost.hour`, `cost.tonne_km`) в большинстве случаев рекомендуется оставить одинаковой для машин с разным тоннажем. Для расчета `cost.fixed` мы будем использовать значения коэффициентов `X` = 2000 и `Y` = 0,5. Для таких коэффициентов ответы будут следующими: - Что дешевле: отправить 2 машины с грузоподъемностью 1500 кг или 1 машину с 3000 кг? - 2 легкие машины: `2 × (2000 + 1500 × 0,5) = 5500`. - 1 тяжелая: `2000 + 3000 × 0,5 = 3500`. - `5500 > 3500`, значит, отправить 1 тяжелую машину дешевле. - Что дешевле: отправить 4 машины с грузоподъемностью 3000 кг или 3 машины с 5000 кг? - 4 легкие машины: `4 × (2000 + 3000 × 0,5) = 14000`. - 3 тяжелые машины: `3 × (2000 + 5000 × 0,5) = 13500`. - `14000 > 13500`, значит, отправить 3 тяжелые машины дешевле. {% note alert %} В вашем случае коэффициенты могут отличаться. {% endnote %} В этом бизнес-кейсе часто бывает необходимо ограничивать [минимальный размер заказов](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#min-stop-dimensions), доставляемых в одну точку, для крупнотоннажных машин. Также для таких машин можно ограничивать максимальное [количество остановок на маршруте](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops). В некоторых ситуациях, чтобы управлять распределением заказов, используйте параметр `weighted_drop_penalty` — он устанавливает штрафы за невыполнение заказов пропорциональными весу/объему заказов. Подробнее см. [Пропорциональный штраф за невыполнение заказа](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/weighted-drop-penalty.md). **Пример 1** В планировании участвуют 3 автомобиля с грузоподъемностью 1,5 т, 3 т и 5 т. Стоимость за факт использования одинаковая. Все заказы могут выполнить по меньшей мере два курьера за одну смену. В результате загружаются самые грузоподъемные автомобили: 5 т и 3 т. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-weight_kg1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/32f696f9-4678c3a6-230a30eb-3503a75e) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/32f696f9-4678c3a6-230a30eb-3503a75e) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#32f696f9-4678c3a6-230a30eb-3503a75e) **Пример 2** Тот же пример, но стоимость за факт использования рассчитываем по формуле. Получаем значения 2750, 3500, 4500. В результате алгоритм планирует наиболее выгодную комбинацию автомобилей: 5 т и 1,5 т. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-weight_kg2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/521979ef-5b0b4336-add33892-6c260c6b) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/521979ef-5b0b4336-add33892-6c260c6b) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#521979ef-5b0b4336-add33892-6c260c6b) ## Максимальный объем доставки при минимальном пробеге автомобиля {#maximum-volume-minimum-mileage} **В каких ситуациях использовать** Для оптимизации расходов на логистику важно, чтобы курьер мог доставить больше заказов с минимальным пробегом. При этом нужно учитывать объем перевозимых заказов. Чтобы алгоритм планирования мог определять, какой из заказов (объемный или менее объемный) выгоднее доставить в первую очередь, рекомендуем использовать [расширенные настройки стоимости](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-cost.md#custom-route-cost). Если некоторые заказы являются более приоритетными, задайте для них больший [штраф за невыполнение](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#penalties-not-delivering) (`penalty.drop`), чем у менее приоритетных. **Как реализовать сценарий** Выполните следующие действия: * на листе **Vehicles** в поле `cost.route` (`vehicles.cost.route` в API) укажите арифметическое выражение: `cost.route = F + distance_km * 16 + duration_h * 100 + max(0, N - total_volume_cbm) * 80`, где: * `F` — фиксированная стоимость за использование автомобиля; * `distance_km` — общая протяженность маршрута, км; * `duration_h` — общая длительность маршрута, ч; * `N` — максимальная вместимость автомобиля по объему (произведение ширины, длины и высоты автомобиля); * `total_volume_cbm` — суммарный объем перевезенных грузов. * на листе **Orders** в поле `penalty.drop` (`locations.penalty.drop` в API) для приоритетных заказов укажите больший штраф за недоставку, чем для неприоритетных. **Пример** Курьеру предлагается выполнить 8 заказов: * заказы 1, 3, 5, 7 тяжелые и объемные, более приоритетные; * заказы 2, 4, 6, 8 легкие и компактные, менее приоритетные. В автомобиле доступно 6 мест для транспортировки. Их количество указано на листе **Vehicles** в поле `capacity.units` (`vehicles.capacity.units` в API). Стоимость маршрута (`cost.route`) не задана. Для компактных заказов на листе **Orders** указан штраф за невыполнение — 100 000, а для объемных — 1 000 000. Это нужно, чтобы алгоритм стремился запланировать максимальное количество объемных заказов и минимизировать размер штрафа. На листе **Vehicles** в поле `cost.route` (`vehicles.cost.route` в API) также указано арифметическое выражение: `100 + distance_km * 16 + duration_h * 100 + max(0, (1,9*1,5*2,7) - total_volume_cbm) * 80`, где 1,9 — это ширина автомобиля, 2,7 — глубина, а 2,7 — высота. В результате планирования маршрут строится так, чтобы минимизировать пробег автомобиля при его максимальном заполнении по объему. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/maximum-volume-minimum-mileage-1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/225369ab-e65b9033-2e45ba0b-7dcda69) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/225369ab-e65b9033-2e45ba0b-7dcda69) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#225369ab-e65b9033-2e45ba0b-7dcda69) ## Опытные курьеры и курьеры-новички {#experienced-and-novice-couriers} **В каких ситуациях использовать** В большинстве случаев опытные курьеры выполняют задания быстрее, чем новички. Курьеры со стажем могут передвигаться быстрее, тратить меньше времени на операции и выполнять больше заказов. Вы можете учитывать эту особенность при планировании и получать более реалистичные результаты. **Как реализовать сценарий** Есть два способа реализации этого сценария: - Через [корректировку времени движения автомобиля](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#travel-time) и [корректировку времени обслуживания](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#service-duration). Корректировка времени движения автомобиля учитывает отклонения, зависящие от типа автомобиля, стиля вождения курьера. Корректировка времени обслуживания учитывает время на парковку и время на передачу заказа. - Через [ограничение по максимальному количеству остановок](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops). Ограничение количества остановок регулирует максимальную нагрузку на курьера в день, а также позволяет выводить курьера на маршрут с определенным количеством остановок. Это поможет ограничить нагрузку на курьера-новичка, а опытного курьера задействовать на длинном маршруте, с которым он справится быстрее. ## Приоритетные курьеры {#priority-couriers} **В каких ситуациях использовать** Иногда необходимо распределить заказы между курьерами неравномерно. Например: 1. Одних курьеров нужно загрузить максимально, а других — по остаточному принципу. Например, когда часть курьеров работает на постоянной основе, остальные — временные работники. 1. Надо загрузить всех курьеров, но одним дать больше заказов, а других меньше. Например, в пиковые дни текущий штат не справляется и выходят дополнительные курьеры, но их нагрузку нужно минимизировать. Или в ситуациях, когда оплата труда у курьеров сдельная, то курьерам со стажем, которых важно сохранить в компании, нужно дать более нагруженные или более удобные маршруты. **Как реализовать сценарий** В первой ситуации стоит указать меньшее значение `cost.fixed` у более приоритетных курьеров — тогда при прочих равных они будут предпочтительнее (подробнее в разделе об [одновременном использовании собственного и наемного транспорта](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md#own-and-hired-transport)). Во второй ситуации используйте функциональность [ограничения количества остановок в смене](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops) — приоритетным курьерам стоит указать большее значение `maximal_stops`. **Пример 1** 40 заказов и 4 курьера, из которых 2 приоритетных и 2 дополнительных. Указаны разные `cost.fixed`: 2500 для приоритетных курьеров, 3500 для дополнительных. В результате все заказы делятся между приоритетными курьерами. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-priority-vehicles1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/b30db699-5ec9faa3-fedb0a95-8039533a) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/b30db699-5ec9faa3-fedb0a95-8039533a) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#b30db699-5ec9faa3-fedb0a95-8039533a) **Пример 2** Данные, как в примере 1, но указано `maximal_stops`, равное 15 для приоритетных курьеров и 10 — для дополнительных. Также добавлены штрафы за лишние остановки, обязательные при использовании параметра `maximal_stops`. В результате приоритетные курьеры получают по 15 заказов, а один дополнительный курьер — 10 заказов. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-priority-vehicles2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/c7956a7-80864d2a-9de41133-1bd64f6a) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/c7956a7-80864d2a-9de41133-1bd64f6a) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#c7956a7-80864d2a-9de41133-1bd64f6a) ## Запрет приезда на точку раньше {#restriction-on-early-arrival} **Как реализовать сценарий** В ситуациях, когда нельзя спланировать маршруты без плановых нарушений окон заказов, стоит использовать [мягкие временные окна](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-time-window). При этом алгоритм может запланировать прибытие как раньше, так и позже временного окна. Чтобы разрешить опоздания, но запретить опережения, воспользуйтесь разными штрафами на заказах: - Используйте большие значения для штрафов, которые регулируют раннее прибытие — `penalty.early.fixed` и `penalty.early.minute`. - Укажите 0 для штрафа за факт опоздания — `penalty.late.fixed`. - Для штрафа за каждую минуту опоздания — `penalty.late.minute` — укажите значение, сопоставимое со стоимостью использования автомобиля за час или километр (например, если 1 км стоит 10, то рекомендуется значение штрафа в диапазоне 20-100). Также можно задать [жесткое окно вокруг мягкого](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#soft-inside-hard) с помощью параметра `hard_time_window`. Чтобы запретить опережения и разрешить опоздания, левая граница жесткого окна должна совпадать с мягким, а правая  — превышать мягкое. **Пример 1** Окна заказов мягкие и непродолжительные, штрафы за опережение и опоздание равные. Курьер не успевает везде вовремя. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-early-and-late-arrival1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/3dfd123b-8f332a56-239c2ac9-3c3dec4f) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/3dfd123b-8f332a56-239c2ac9-3c3dec4f) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#3dfd123b-8f332a56-239c2ac9-3c3dec4f) **Пример 2** То же, что и в примере 1, но заметно увеличены штрафы за раннее прибытие и обнулен штраф за факт опоздания. В результате среднее время нарушений окон уменьшится, но ухудшатся другие метрики: пробег, время маршрута, время движения и ожидание. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-early-and-late-arrival2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/3d5d34b-85fdf179-d926b868-516205b8) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/3d5d34b-85fdf179-d926b868-516205b8) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#3d5d34b-85fdf179-d926b868-516205b8) **Пример 3** То же, что и в примере 1, но заданы жесткие окна вокруг мягких окон у заказов. В результате среднее время ожидания увеличится, а время движения и время маршрута уменьшатся. [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/8e0722ef-c790a581-1fd74be9-ac6a7f55) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/8e0722ef-c790a581-1fd74be9-ac6a7f55) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#8e0722ef-c790a581-1fd74be9-ac6a7f55) ## Собственный и наемный транспорт одновременно {#own-and-hired-transport} **В каких ситуациях использовать** Для ситуации с одновременным использованием собственного и наемного транспорта характерны следующие требования: 1. Собственный транспорт использовать в приоритетном порядке и максимально эффективно, а наемный транспорт использовать минимально. 1. Собственный транспорт должен [возвращаться на склад](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-depot.md#return-to-depot), а наемный — не должен. **Как реализовать сценарий** Для приоритетного использования собственного транспорта воспользуйтесь рекомендациями из раздела [Планирование загрузки собственных курьеров](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md#own-couriers). - Для собственных машин стоит снизить стоимость за факт использования в `cost.fixed` (подробнее в разделе [Транспорт с разной грузоподъемностью](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md#different-load-capacities)). Стоимость машины должна увеличиваться пропорционально грузоподъемности, а стоимость собственной машины должна быть ниже, чем стоимость наемной машины с такой же грузоподъемностью. - Если снижение `cost.fixed` не помогает, то необходимо применить [ограничение по минимальному количеству остановок](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops). Указать для собственных машин `minimal_stops` = 1 и большие штрафы за нарушение (`penalty.stop_lack.fixed` и `penalty.stop_lack.per_stop`). - Если свои машины должны вернуться на склад в конце смены, а наемные не должны, то рекомендуется снизить стоимость за час и/или за км для своих машин (`cost.km` и `cost.hour`). Значения этих параметров для своего транспорта должны составлять примерно 10-80% от значений для наемного транспорта. **Пример 1** 3 заказа весом 1,5 т и 3 своих и наемных машины грузоподъемностью 1,5 т, 3 т и 5 т. Каждый заказ занимает одно место, и в каждой машине доступно одно место. Стоимость за факт использования ниже для своих машин и увеличивается с тоннажем. Стоимость за 1 км ниже для своих. В результате собственная машина грузоподъемностью 5 т останется в гараже, а наемный автомобиль грузоподъемностью 1,5 т выйдет на рейс, так как он обойдется дешевле. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-own-and-hired-vehicles1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/7fe7893b-6a3a1988-801f3a85-57adb90a) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/7fe7893b-6a3a1988-801f3a85-57adb90a) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#7fe7893b-6a3a1988-801f3a85-57adb90a) **Пример 2** Тот же пример, но добавлено условие `minimal_stops` = 1 для собственных машин и штрафы за нарушение минимального количества остановок. В результате все собственные машины выйдут на рейс и все наемные останутся в гараже. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-own-and-hired-vehicles2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/7ea38e3e-23863344-ce09038b-e6ddcce9) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/7ea38e3e-23863344-ce09038b-e6ddcce9) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#7ea38e3e-23863344-ce09038b-e6ddcce9) ## Минимизация времени ожидания у курьеров {#minimizing-waiting-time-for-couriers} **В каких ситуациях использовать** Когда в планировании находится много заказов с узкими временными окнами, в маршрутах могут появляться ожидания у курьера. Ожидание — ситуация, когда курьер приехал на точку раньше временного окна и вынужден ждать его начала. - В случае мягких временных окон (`hard_window` = `false`) при появлении ожиданий у алгоритма есть выбор, который будет зависеть от стоимости часа курьера (`cost.hour`) и штрафов за нарушение временного окна заказа: - **Нарушить временное окно:** начать обслуживание раньше начала временного окна. - **Создать простой курьера:** ждать начала временного окна. - В случае жестких временных окон (`hard_window` = `true`) выбора нет, курьер будет ждать начала окна. Для примера рассмотрим ситуацию, когда курьер приехал на 10 минут раньше начала временного окна заказа. При этом известны такие характеристики: - стоимость часа работы `cost.hour` = 300; - фиксированный штраф за нарушение окна `penalty.out_of_time.fixed` (или `penalty.early.fixed` ) = 100; - штраф за минуту нарушения окна `penalty.out_of_time.minute` (или `penalty.early.minute`) = 20. Алгоритм выберет ожидание, потому что стоимость дополнительного простоя курьера `300 * 10 / 60 = 50` меньше, чем стоимость нарушения временного окна на 10 минут `100 + 10*20 = 300`. {% note info %} При реальном планировании ситуация может быть не такой однозначной: иногда нарушение окна у одного заказа позволяет не нарушить еще несколько окон в последующей части маршрута. {% endnote %} **Как реализовать сценарий** Добиться снижения времени ожидания у курьеров можно двумя способами (отдельно или комбинируя между собой): - Повысить стоимость часа курьера. - Настроить гибкие временные окна и снизить штрафы за нарушение временного окна. Обратите внимание, что многие характеристики маршрутов зависят друг от друга и улучшение одного показателя часто достигается за счет других. Взаимозависимыми характеристиками являются: - количество и общее время нарушений окон; - общее время ожидания; - общий пробег; - кучность маршрутов. **Пример 1** Много заказов с узкими временными окнами, стоимость работы часа курьера `cost.hour` = 100 . В итоге суммарное время ожидания — 4 часа 27 минут. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-waiting-time1-basic.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/8255b724-87659a0f-409b4203-83f4ffca) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/8255b724-87659a0f-409b4203-83f4ffca) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#8255b724-87659a0f-409b4203-83f4ffca) **Пример 2** Повысим стоимость часа курьера до 300. Время ожидания заметно уменьшилось и составило 1 час 2 минуты. При этом увеличился общий пробег. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-waiting-time2-increase-cost-hour.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/c21357e2-65ae7f51-c121bdcf-ef983a78) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/c21357e2-65ae7f51-c121bdcf-ef983a78) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#c21357e2-65ae7f51-c121bdcf-ef983a78) **Пример 3** Стоимость работы часа курьера вернем к базовому значению `cost.hour` = 100. Уменьшим штрафы за нарушение временного окна. Теперь `location.penalty.early.fixed` = 0 и `location.penalty.late.fixed` = 0, `location.penalty.early.minute` = 10 и `location.penalty.late.minute` = 10. В маршруте появилось 2 нарушения временных окон, но зато время ожидания курьеров — всего 8 минут. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-waiting-time3-reduce-penalties.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/eb704db6-878dddf-2956609e-71798eb3) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/eb704db6-878dddf-2956609e-71798eb3) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#eb704db6-878dddf-2956609e-71798eb3) ## Минимизация количества курьеров {#minimizing-the-number-of-couriers} **В каких ситуациях использовать** Частой задачей при построении маршрутов является минимизация количества используемых ресурсов. Основной настройкой для регулирования количества курьеров является фиксированная стоимость `cost.fixed` (подробнее в разделе [Стоимость автомобиля или курьера](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-cost.md#cost)). Чем больше значение, тем дороже для алгоритма использование еще одного курьера, значит, в результате будет задействовано меньшее количество курьеров. {% note alert %} Для алгоритма важны соотношения используемых стоимостей и штрафов. Поэтому добиться уменьшения количества курьеров можно, если оставить `cost.fixed` неизменным, но снизить значения для всех остальных стоимостей и штрафов. {% endnote %} **Как реализовать сценарий** Как правило, уменьшение количества курьеров достигается за счет других характеристик маршрута: - времени работы (10 курьеров работали по 8 часов; чтобы оставить 9 — все должны работать 8,5). - нарушений окон заказов (10 курьеров смогут выполнить все заказы без опозданий; если оставить 9 — то для 10 клиентов придется опоздать на полчаса). - кучности маршрутов. Настройки, использование которых может завысить количество курьеров в решении: - [proximity_factor](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/grouping-routes.md) и [global_proximity_factor](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/grouping-routes.md), если слишком сильно поднимать их значения (больше 1). - [balanced_groups](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/balanced-groups.md), если слишком сильно поднять штрафы за балансировку. В этом случае алгоритм будет стремиться строить равномерные маршруты, даже если для этого придется использовать больше курьеров. - [minimal_stops](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops), если использовать ее без учета опции [ignore_min_stops_for_unused](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/optimization-count.md). **Пример 1** В этом примере 150 заказов с временными окнами по 5 часов. Как настроены параметры: - Окон: - окна заказов мягкие (`hard_window` = `false`); - окна смены у курьеров мягкие (`shifts.0.hard_window` = `false`). - Штрафов: - штраф за факт нарушения окна отсутствует (`locations.penalty.out_of_time.fixed` = 0); - штраф за минуту нарушения штраф равен 30 (`location.penalty.out_of_time.minute` = 30); - штрафа за факт нарушения окна нет (`vehicles.shifts.penalty.out_of_time.fixed` = 0); - штраф за минуту нарушения равен 100 (`vehicles.shifts.penalty.out_of_time.minute` = 100). - Кучности: - Маршруты должны быть кучными, поэтому используем `proximity_factor` = 1. - Стоимости: - стоимость километра пробега `cost.km = 16`; - фиксированная стоимость использования автомобиля `cost.fixed` = 3000 (значение по умолчанию). Алгоритм распределил заказы таким образом, что получилось 7 хорошо сгруппированных маршрутов. Нарушений временных окон нет. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-num-of-vehicles1-basic.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/156fbbd0-374e775c-86fcc69-d6fe85c3) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/156fbbd0-374e775c-86fcc69-d6fe85c3) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#156fbbd0-374e775c-86fcc69-d6fe85c3) **Пример 2** То же, что и в примере 1, но другая стоимость использования автомобиля. Теперь `cost.fixed` = 5000. В результате количество курьеров стало меньше: теперь их 6, но появилось 2 нарушения временных окон. Увеличились общий пробег и время движения. {% note info %} Подобное перераспределение заказов между меньшим количеством курьеров возможно, если не мешают другие ограничения: - вместимость курьеров; - временное окно смены; - ограничения по [максимальному количеству остановок](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-stops); - ограничения по [максимальному пробегу](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-mileage). {% endnote %} [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-num-of-vehicles2-cost-fixed-is-5000.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/fb844fed-b72f31ef-d5de2fb-193b1c3e) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/fb844fed-b72f31ef-d5de2fb-193b1c3e) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#fb844fed-b72f31ef-d5de2fb-193b1c3e) **Пример 3** То же, что и в примере 1, но еще сильнее поднимем фиксированную стоимость использования автомобиля. В этом примере `cost.fixed` = 30000. Количество курьеров стало еще меньше: теперь их 5, но количество нарушений временных окон увеличилось до 3. Общий пробег и время движения увеличились еще больше. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-min-num-of-vehicles3-cost-fixed-is-30000.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/18306f50-2aee9c42-2500c379-d8d16c47) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/18306f50-2aee9c42-2500c379-d8d16c47) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#18306f50-2aee9c42-2500c379-d8d16c47) ## Приоритетные заказы {#priority-orders} **Как реализовать сценарий** В зависимости от того, что подразумевается под приоритетом выполнения заказа, будут использоваться разные рекомендуемые настройки. Возможные варианты: 1. **Выполнить приоритетный заказ в заданное временное окно, без опозданий** Установите у приоритетного заказа [жесткое временное окно](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-time-window). Иногда нужно дополнительно применять параметры [штраф за обслуживание вне временного окна](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/penalize-late.md) и [минимизация риска опозданий](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/minimize-lateness-risk.md). 1. **Выполнить приоритетный заказ в любом случае, остальные заказы — по возможности** Подробнее в разделе [Планирование заказов, которые можно перенести / Планирование части заказов](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md#part-of-orders). Кроме того, для заказов можно задать [порядок выполнения в рамках определенного маршрута](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#sequence-order) с помощью параметра `sequence_order`. Последовательность заказов устанавливается в сквозном порядке для всех рейсов автомобиля. В рамках всего планирования для разных маршрутов возможна ситуация, когда заказ с бо́льшим значением параметра `sequence_order` в одном маршруте будет доставлен раньше, чем заказ с меньшим значением параметра в другом маршруте. Заказы с одинаковым значением `sequence_order` выполняются в произвольной последовательности. Если порядок выполнения не указан, заказы могут размещаться в любом порядке и любом месте маршрута. Если нужно задать приоритет заказа не на весь маршрут, а в пределах каждого отдельного рейса (с началом следующего рейса правила действуют заново), используйте параметр [order_within_run](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-within-run). **Пример 1** Маршрут строится для одного автомобиля, выполняющего 7 заказов. Окна заказов частично совпадают. У четырех заказов — повышенный приоритет, для них установлено жесткое временное окно. В результате планирования для заказов с жестким временным окном маршруты спланированы без нарушений, а у двух заказов с мягким окном есть опоздания. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-priority-orders1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/1862ff2-286de7f2-22a07308-f4373ad7) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/1862ff2-286de7f2-22a07308-f4373ad7) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#1862ff2-286de7f2-22a07308-f4373ad7) **Пример 2** Маршрут строится для двух автомобилей, которые должны выполнить 7 заказов. Среди них есть два заказа на раннее время в удаленные точки, для которых установлен порядок выполнения при помощи параметра `sequence_order` (заказы 1 и 4). Эти заказы нужно доставить в первую очередь, хотя по дороге можно выполнить попутные заказы для оптимизации маршрута. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-priority-orders2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/f13e89ef-9c12e38d-eaaee4ba-5d98a681) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/f13e89ef-9c12e38d-eaaee4ba-5d98a681) ⋅ [Открыть на карте](https://yandex.ru/courier/mvrp-map#f13e89ef-9c12e38d-eaaee4ba-5d98a681) ## Приоритетная доставка дорогих заказов {#expensive-orders} **В каких ситуациях использовать** Для некоторых сценариев планирования важно, чтобы заказы с дорогими товарами доставлялись в первую очередь. **Как реализовать сценарий** Рекомендуем: * При планировании через Excel на листе **Orders** для каждого заказа в поле **Штраф за недоставку** (`penalty.drop`) задать значения штрафов. Для дорогих заказов штрафы должны быть выше, чем для остальных. Значение штрафа можно задать числом или формулой Excel. Чтобы вычислить значение штрафа с помощью формулы Excel, на листе **Orders**: * в [дополнительном поле](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#custom-value) `custom_value` укажите стоимость заказа; * в поле `penalty.drop` умножьте стоимость заказа на произвольный числовой коэффициент `k`: `penalty.drop = custom_value * k`. Если коэффициент больше 1, значение штрафа будет увеличиваться, если меньше — уменьшаться. * При планировании [через API](https://yandex.ru/routing/doc/ru/vrp/redoc/index.html#operation/addMVRPTask) в блоке `locations` для каждого заказа в параметре `locations.penalty.drop` указать значение штрафа за недоставку. В результате планирования дорогие заказы будут планироваться в первую очередь, так как штраф за их недоставку выше, чем штраф за недоставку менее дорогих заказов. **Пример 1** Курьеру предлагается доставить 30 заказов, первые 12 из которых — дорогостоящие. Для всех заказов установлен штраф за недоставку `penalty.drop` = 100 000. В результате в маршрут попадают и дешевые, и дорогие заказы в произвольном порядке. Часть дорогих заказов при этом остается нераспределенной. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/expensive-orders-1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/3d5377c0-aad97138-e0a6f926-1c6ce4d1) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/3d5377c0-aad97138-e0a6f926-1c6ce4d1) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#3d5377c0-aad97138-e0a6f926-1c6ce4d1) **Пример 2** Те же условия, что в примере 1, но для всех заказов с помощью формулы Excel `penalty.drop = custom_value * 1` рассчитывается штраф за недоставку. Штрафы для дорогих заказов оказываются выше, чем штрафы для остальных. В результате в маршрут попадают все дорогие заказы с 1 по 12. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/expensive-orders-2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/339f66d0-d964c0e4-c4ce354e-a27fa228) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/339f66d0-d964c0e4-c4ce354e-a27fa228) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#339f66d0-d964c0e4-c4ce354e-a27fa228) ## Кучные маршруты {#grouping-routes} **В каких ситуациях использовать** Требование к формированию кучных маршрутов обычно обусловлено следующим: - Большая вероятность переноса времени получения заказа у клиента. - Большая погрешность при определении планового сервисного времени. - Удобство работы для курьеров в знакомых районах и при доставке постоянным клиентам. **Как реализовать сценарий** #### Вариант 1 Используйте опции: - [proximity_factor](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/grouping-routes.md) — для получения маршрутов, более устойчивых к переносам временных окон. - [global_proximity_factor](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/grouping-routes.md) — для получения более географически локализованных маршрутов. - [use_in_proximity](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/grouping-routes.md) — для исключения некоторых заказов и складов при построении кучных маршрутов. В некоторых случаях можно отдельно повысить стоимость за километр `cost.km`. Для отдельных курьеров можно планировать маршруты, географически сгруппированные вокруг «точки притяжения» (см. раздел [Кучность маршрута](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#route-proximity)). #### Вариант 2 Используйте формулу для [расчета стоимости](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-cost.md#custom-route-cost) `vehicles.cost` с параметрами `max_edge_duration_h` и `max_edge_distance_m`. Эти параметры позволяют задать четкие ограничения по близости соседних последовательных точек на маршруте. Параметры `proximity_factor` и `global_proximity_factor` влияют на среднюю длину отдельных отрезков между заказами, а параметры `max_edge_distance_m` и `max_edge_duration_h` ограничивают максимальную длину или максимальное время прохождения каждого из последовательных отрезков между заказами. **Пример 1** Параметр `cost.km = 8` (значение по умолчанию), а значения `proximity_factor` и `global_proximity_factor` нулевые. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-planning-proximity-without-pf-gpf.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/8d046942-569cab2-f10cc3cb-66228c9e) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/8d046942-569cab2-f10cc3cb-66228c9e) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#8d046942-569cab2-f10cc3cb-66228c9e) **Пример 2** То же, что и в примере 1, но повысили значения `proximity_factor` и `global_proximity_factor` до 0,5. Маршруты стали более сгруппированы, расстояние между всеми точками уменьшилось. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-planning-proximity-pf-gpf.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/72d64768-e8a09d3c-36ac7db2-316fa0f9) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/72d64768-e8a09d3c-36ac7db2-316fa0f9) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#72d64768-e8a09d3c-36ac7db2-316fa0f9) **Пример 3** То же, что и в примере 1, но значение `proximity_factor` = 0.5, а `global_proximity_factor` = 0. Маршруты менее сгруппированы территориально, но расстояние между соседними последовательными точками уменьшилось. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-planning-proximity-only-pf.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/ea627a86-2096b0c8-cc16c577-506a67bb) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/ea627a86-2096b0c8-cc16c577-506a67bb) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#ea627a86-2096b0c8-cc16c577-506a67bb) **Пример 4** То же, что и в примере 1, но используются расширенные настройки стоимости для рейса `vehicles.cost.run`: - 3000 за выезд на маршрут; - 8 за каждый километр пути; - 1000 штраф, если максимальная длина отрезков между заказами `max_edge_distance_m` больше 3 км. Формула расчета: `vehicles.cost.run` = `3000 + distance_km * 8 + (max_edge_distance_m > 3000) * 1000` В результате планирования расстояние между соседними последовательными точками на маршруте уменьшилось. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-planning-proximity-custom-cost.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/de61dfd9-6675eac7-5ea8721d-43d52f0b) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/de61dfd9-6675eac7-5ea8721d-43d52f0b) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#de61dfd9-6675eac7-5ea8721d-43d52f0b) ## Снижение количества опозданий {#reducing-the-number-of-late-arrivals} **Как реализовать сценарий** Если используются мягкие [временные окна](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-time-window), то алгоритм может спланировать маршрут с нарушениями этих окон. Снижение количества нарушений окон достигается за счет изменений группы штрафов `penalty.out_of_time` или отдельно групп штрафов `penalty.late` и `penalty.early` (также см. сценарий [Запрет приезда на точку раньше](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/examples-of-settings.md#restriction-on-early-arrival) — в ряде случаев необходимо выставлять эти штрафы различными). Рекомендованный сценарий изменения настроек: - Штраф за факт нарушения — поставить 0 или небольшое значение. - Штраф за минуту нарушения — поставить значение больше дефолтного. Чем больше значение — тем меньше будет возникать нарушений окон. Еще один вариант снижения количества нарушений окон — задать [жесткое окно вокруг мягкого](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#soft-inside-hard) с помощью параметра `hard_time_window`. Все характеристики маршрутов взаимосвязаны между собой. Чаще всего нарушения окон — это следствие получения более кучных маршрутов, маршрутов более оптимальных по пробегу, использования меньшего количества курьеров. Поэтому снижение количества нарушений окон, скорее всего, будет приводить к ухудшению других характеристик маршрута. **Пример 1** 11 курьеров обслуживают 149 заказов, окна доставки — мягкие. Штрафы выставлены по умолчанию: 1000 за факт нарушения окна и 17 за каждую минуту. Получилось 6 опозданий, суммарно более чем на 5 часов. Есть 4 больших опоздания, длительность каждого — более часа. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-order-penalty1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/6d1845b-18c65d1-cc58a6f9-5e05c4dc) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/6d1845b-18c65d1-cc58a6f9-5e05c4dc) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#6d1845b-18c65d1-cc58a6f9-5e05c4dc) **Пример 2** То же, что и в примере 1, но теперь нет штрафа за факт нарушения окна, а штраф за каждую минуту увеличен до 100. В результате стало больше нарушений окон (19 опозданий), но общее время нарушений сократилось до 2 часов. В этом примере удалось избавиться от долгих опозданий — теперь большинство опозданий меньше 10 минут. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-order-penalty2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/5d700fe-aa895fe3-be4a1e21-e1ead4ed) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/5d700fe-aa895fe3-be4a1e21-e1ead4ed) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#5d700fe-aa895fe3-be4a1e21-e1ead4ed) **Пример 3** То же, что и в примере 1, но теперь у заказов задано жесткое окно вокруг мягкого — `hard_time_window`. Левая граница жесткого окна совпадает с мягким окном, а правая увеличена на 1 час относительно мягкого. В результате среднее время опоздания и ожидания сократилось, а пробег увеличился. [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/799d9a29-1e6eb34e-6c8de26e-f30b5df2) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/799d9a29-1e6eb34e-6c8de26e-f30b5df2) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#799d9a29-1e6eb34e-6c8de26e-f30b5df2) ## Планирование маршрутов по зонам {#zoning} **В каких ситуациях использовать** При планировании может потребоваться распределять маршруты так, чтобы конкретные автомобили или курьеры работали только на определенных территориях, либо чтобы определенные территории не пересекались между собой в одном маршруте. Для этого используются [геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/interface-geozones.md#geozones-usage). Преимущества использования геозон: - разметить геозоны проще, так как для этого используется визуализация на карте; - геозоны могут пересекаться. При этом следует учитывать, что геозоны — это жесткое ограничение, которое алгоритм не может нарушить. Рекомендуем: 1. Не применять слишком мелкое дробление на зоны. На практике лучше всего работают укрупненные зоны, в которые могут ездить сразу несколько курьеров. Так алгоритм сможет сглаживать возможные неравномерности по заказам в тот или иной день. Вместе с зонами можно использовать функциональность [Кучные маршруты](#grouping-routes). 1. Не оставлять между зонами области доставки, в которые теоретически может попасть заказ. Помимо жестких ограничений по геозонам для раcпределения заказов можно использовать: - [Опциональные геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#optional-geozones) - [Несовместимость заказов](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-incompatibility) - [Совместимость заказов и автомобилей](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#tags) - [Настройки кучности маршрутов](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#route-proximity) {% note alert %} Если вы используете несовместимость заказов, совместимость заказов и автомобилей или опциональные теги, то выполните первоначальную разметку соответствия заказа определенной зоне вне сервиса. {% endnote %} **Как реализовать сценарий** Геозоны можно использовать и при планировании через интерфейс Маршрутизации, и при работе через API, подробнее см. в разделе [Геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#geozones). Зоны, в которые курьер или автомобиль может доставлять заказы, задаются параметром `vehicles.allowed_zones`. Зоны, запрещенные для данного автомобиля или курьера, задаются параметром `vehicle.forbidden_zones`. **Пример 1** Санкт-Петербург разделен на 7 геозон. Для каждого автомобиля задана зона доставки в поле `allowed_zones`. Принадлежность заказов к геозонам определяется автоматически по координатам. В результате каждый курьер обслуживает заказы только в одной зоне и не заезжает в соседние. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-geozoning1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/fff1a844-202e0d2d-3f69ae1c-8eb2f09b) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/fff1a844-202e0d2d-3f69ae1c-8eb2f09b) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#fff1a844-202e0d2d-3f69ae1c-8eb2f09b) **Пример 2** В примере описаны 2 курьера: штатный и наемный, заданы 2 геозоны: «север» и «юг». Штатный курьер должен выполнять заказы только в северной части Подмосковья. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-geozoning3.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/e5923a07-ebc97295-fedb0a5b-ab8b49b8) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/e5923a07-ebc97295-fedb0a5b-ab8b49b8) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#e5923a07-ebc97295-fedb0a5b-ab8b49b8) {% note info %} Чтобы воспроизвести описанные в Excel примеры, добавьте используемые геозоны в [справочник геозон](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/interface-geozones.md#geozones-adding). {% endnote %} **Пример 3** Санкт-Петербург разделен на [7 зон](https://yandex.ru/maps/-/CCUMjPQ~DB), каждой зоне соответствует 1 тип (`load_type`). Для каждого заказа указан 1 тип и расписана несовместимость типов друг с другом. В результате каждый курьер обслуживает заказы только в одной зоне и не заезжает в соседние. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-zoning1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/9d4a98c7-b7effc7-c9b64672-c6aa7dbf) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/9d4a98c7-b7effc7-c9b64672-c6aa7dbf) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#9d4a98c7-b7effc7-c9b64672-c6aa7dbf) **Пример 4** Заказы за пределами МКАД помечены тегом «Пригород». Такой же тег указан в свойствах наемного курьера. В результате собственный (штатный) курьер будет выполнять заказы только внутри МКАД. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-zoning3.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/597dde71-536b0bad-fdec2ab2-f7b69952) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/597dde71-536b0bad-fdec2ab2-f7b69952) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#597dde71-536b0bad-fdec2ab2-f7b69952) **Пример 5** В задаче планирования 30 заказов, расположенных в разных зонах Москвы: внутри ТТК, между ТТК и МКАД, вне МКАД. Для их выполнения выделено три автомобиля. Для первого автомобиля на листе **Vehicles** в поле **Разрешенные геозоны** (`vehicle.allowed_zones` в API) указаны публичные геозоны `public_inside_ttk` и `public_inside_mkad`. Он может обслужить заказы внутри ТТК и внутри МКАД. Для второго автомобиля в поле **Разрешенные геозоны** указана геозона `public_inside_mkad`. Он может доставлять заказы только от ТТК до МКАД. Для третьего автомобиля на листе **Vehicles** в поле **Запрещенные геозоны** (`vehicle.forbidden_zones` в API) указаны геозоны `public_inside_ttk` и `public_inside_mkad`. Он может работать только за МКАД. В результате планирования: * Курьер с доступом в ТТК развозит 15 заказов внутри ТТК и между МКАД и ТТК. * Курьер с доступом в МКАД развозит 10 заказов между МКАД и ТТК. * Курьер без доступа в геозоны `public_inside_ttk` и `public_inside_mkad` развозит 5 заказов за МКАД. Публичные геозоны для заказов алгоритм автоматически распределил так — 16 заказов с `public_inside_mkad` и 9 с `public_inside_ttk`. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/properties-of-vehicles-public-zones.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/b0c7f85b-b549b7ad-8f31a172-eff03650) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/b0c7f85b-b549b7ad-8f31a172-eff03650) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#b0c7f85b-b549b7ad-8f31a172-eff03650) **Пример 6** Три курьера должны доставить 15 заказов, которые расположены в разных зонах Москвы: * на территории Садового кольца; * на территории ТТК без Садового кольца; * вне ТТК. Первый курьер доставляет документы, письма и посылки небольшого размера в пределах Садового кольца. Для его автомобиля на листе **Vehicles** в поле **Разрешенные геозоны** (`vehicle.allowed_zones` в API) указана публичная геозона `public_inside_gr`. Второй курьер доставляет крупные пакеты и посылки среднего размера на территории ТТК без Садового кольца. Для его автомобиля на листе **Vehicles** в поле **Разрешенные геозоны** (`vehicle.allowed_zones` в API) указана публичная геозона `public_ttk_gr`. Третий курьер передвигается на грузовике и доставляет крупногабаритные грузы вне ТТК. Для грузовика на листе **Vehicles** в поле **Запрещенные геозоны** (`vehicle.forbidden_zones` в API) указаны геозоны `public_inside_gr` и `public_ttk_gr`. В результате планирования каждый курьер выполняет заказы в соответствующей зоне. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/ru/files/properties-of-vehicles-public-zones-1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/357afbd3-c938c8ce-c34acf8f-189cfebd) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/357afbd3-c938c8ce-c34acf8f-189cfebd) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#357afbd3-c938c8ce-c34acf8f-189cfebd) ## Приоритетные районы для курьеров {#priority-areas-for-couriers} **Как реализовать сценарий** Для настройки приоритетных районов для курьеров рекомендуем использовать [опциональные теги](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#optional-tags) или [геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#geozones). ## Планирование заказов на несколько дней {#planning-several-days} **В каких ситуациях использовать** В некоторых задачах планирование выходит за рамки одного дня. Например, когда заказ ожидают в любой из ближайших дней, но в строго определенное время. **Как реализовать сценарий** Используйте [несколько временных окон в заказе](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-multiple-time-windows), чтобы определить, в какие дни и время нужно доставить заказ. Укажите временные окна: - Для заказов: укажите несколько окон, по 1 окну на каждый день доставки, например `08:00 – 16:00` и `1.08:00 – 1.16:00` соответственно. Подробнее см. в разделе [Относительный формат временных окон](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#relative-time-windows). - Для курьеров: аналогично укажите несколько смен, например `07:00 – 18:00` для первого дня, `1.07:00 – 1.18:00` для второго дня и т. д. - Для склада: укажите одно большое окно, которое будет охватывать весь период доставки, например `08:00 – 2.22:00`. **Пример** В ближайшие три дня с 08:00 до 16:00 нужно доставить много заказов. Для этого указано по три временных окна для каждого заказа, три смены для курьеров (по одной на каждый день) и общее время работы склада с первого по третий день. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-planning-for-several-days.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/6892b511-596ea77-8a2d58f4-eb0f02df) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/6892b511-596ea77-8a2d58f4-eb0f02df) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#6892b511-596ea77-8a2d58f4-eb0f02df) ## Многодневные маршруты {#multi-days-routes} **Как реализовать сценарий** Для планирования многодневного маршрута нужно указать: - Для заказов: - [несколько временных окон](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-multiple-time-windows) (доставка возможна в любой день, но в определенное время); - окно в [относительном формате](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-time-window.md#relative-time-windows) (доставка нужна в определенный день, например, через два дня после даты планирования). - Для автомобилей — [режим работы](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-rest-schedule.md#rest-schedule) и [смены для курьеров](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shifts) с явным указанием их [максимальной продолжительности](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shift-duration) `vehicle.shifts.max_duration_s`. - Для склада — один из вариантов: - одно широкое [временное окно](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#depot-time-window), если курьер возвращается на склад в конце маршрута; - [несколько временных окон](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#depot-multiple-time-windows), если в работе склада есть перерывы. **Пример** В задаче планирования 8 заказов, которые нужно доставить за 3 дня. Для этого указано по три временных окна для каждого заказа, три смены для курьеров и общее время работы склада с первого по третий день. Задан шаблон перерывов на отдых. После смены один из двух курьеров возвращается на склад. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/uc-multi-days-routes.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/a196ff0e-7b8b7217-9de694e1-e6998aec) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/a196ff0e-7b8b7217-9de694e1-e6998aec) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#a196ff0e-7b8b7217-9de694e1-e6998aec) ## Транспортное средство с несколькими отсеками {#vehicle-with-multiple-sections} {% note alert %} В этом бизнес-кейсе подразумевается, что данный тип груза можно положить только в определенный отсек. Не предполагается вариативности, что данный тип груза можно положить в один из нескольких отсеков на выбор. Также предполагается, что отсеки заданы изначально (не поддерживается сценарий с динамическим перемещением перегородки, чтобы менять размер отсеков). {% endnote %} **В каких ситуациях использовать** Применяйте сценарий, когда в автопарке есть автомобили с несколькими отсеками, в которых можно перевозить разные типы грузов. Например, автомобили, которые могут перевозить заморозку и обычные продукты одновременно. При этом у каждого отсека своя вместимость, которую нужно учитывать при планировании. **Как реализовать сценарий** Описать такое транспортное средство в задаче планирования можно через: - [пользовательские единицы измерения](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#custom-units) для заказов; - [пользовательские единицы измерения вместимости](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#capacity-custom-units) для автомобиля. Обе опции необходимо применять одновременно. **Пример** В планировании использован автомобиль с кузовом, разделенным на 2 отсека: - холодный отсек для продуктов, требующих низкой температуры; - стандартный отсек для продуктов, не требующих особых условий перевозки. Для каждого отсека с помощью парных параметров задана вместимость: #| ||   **Параметры** | **Что задают**  || ||   `capacity.custom.0.name` `capacity.custom.0.size` | Вместимость по весу для холодного отсека, кг    || ||   `capacity.custom.1.name` `capacity.custom.1.size` | Вместимость по объему для холодного отсека, м3   || ||   `capacity.custom.2.name` `capacity.custom.2.size` | Вместимость по весу для стандартного отсека, кг || ||   `capacity.custom.3.name` `capacity.custom.3.size` | Вместимость по объему для стандартного отсека, м3    || |# Заказ № 1 должен размещаться только в холодном отсеке, заказ № 2 — только в стандартном, а заказ № 3 надо разделить на две части по разным отсекам. Заказы описаны при помощи пользовательских параметров вместимости: #| ||   **Параметры** | **Что задают**  ||| ||   `shipment_size.custom.0.name` `shipment_size.custom.0.size` | Вес груза для холодного отсека, кг    || ||   `shipment_size.custom.1.name` `shipment_size.custom.1.size` | Объем груза для холодного отсека, м3   || ||   `shipment_size.custom.2.name` `shipment_size.custom.2.size` | Вес груза для стандартного отсека, кг || ||   `shipment_size.custom.3.name` `shipment_size.custom.3.size` | Объем груза для стандартного отсека, м3    || |# В решении все заказы распределились по нужным отсекам, полностью загрузив их. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/several-sections-one-vehicle1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/7fff80d9-d9cd593d-7653690a-fee8f6ba) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/7fff80d9-d9cd593d-7653690a-fee8f6ba) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#7fff80d9-d9cd593d-7653690a-fee8f6ba) ## Настройка времени выезда со склада {#departure-time-from-the-depot} **В каких ситуациях использовать** Для построения оптимального маршрута важно подбирать оптимальное время выезда курьера со склада. В зависимости от настроек, время выезда может определяться графиком работы склада и курьера или автоматически подбираться алгоритмом при планировании. **Как реализовать сценарий** Если параметр `depot.flexible_start_time` ([гибкое время старта](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#depot-flexible-start-time)) принимает значение `false`, то время выезда определяется графиком работы и количеством смен курьера. Например, склад работает с 7 до 22 часов, а курьер с 8 до 20 часов. Время загрузки на складе — 30 минут. Тогда курьер выедет со склада в 8:30. Это самое позднее возможное начало окна (из окон склада и смены) с учетом времени загрузки на складе. Если у курьера 2 смены: с 8 до 20 часов и с 10 до 22 часов, тогда курьер выедет со склада либо в 8:30, либо в 10:30. В данном случае время выезда будет выбрано алгоритмом из двух возможных вариантов с учетом времени загрузки на складе. На время выезда со склада влияют следующие настройки: - [окна загрузки склада](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#additional-time-windows) `depot.time_windows_loading` (если они заданы) или [время работы склада](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#depot-time-window) `depot.time_window` (если окна загрузки не заданы); - [смены работы автомобиля или курьера](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-routes.md#shifts) `vehicle.shifts`; - время погрузки на складе, которое складывается из следующих параметров: - [время обслуживания на складе](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md#depot-service-duration) — `depot.preliminary_service_duration_s`, `depot.service_duration_s` и `depot.finish_service_duration_s`; - [время на загрузку каждого заказа](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-service-duration-load) — `location.depot_duration_s`; - [время на погрузку заказов в автомобиль или передачу курьеру](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-depot.md#depot-extra-service-duration) — `vehicle.depot_extra_service_duration_s`. При определении времени выезда со склада суммируется все сервисное время, которое задано для склада, заказов и курьера. Если `depot.flexible_start_time`=`false` и задано [время готовности заказа на складе](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-orders.md#order-time-depot-ready), то на время выезда дополнительно влияет опция `options.load_when_ready` ([погрузка по мере готовности](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/load-when-ready.md)). Если `depot.flexible_start_time`=`true`, то время выезда определяет алгоритм. При этом [окно загрузки](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-depot.md) задает границы, когда может происходить отгрузка со склада. Нужно учитывать, что на время выезда влияют внешние факторы (такие как пробки на дорогах), географическое расположение и временные окна заказов, а также настройки планирования: - `options.penalize_late_service` — [штраф за обслуживание вне временного окна](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/penalize-late.md). - `options.minimize_lateness_risk` — [необходимость минимизировать вероятность опоздания](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/minimize-lateness-risk.md). Если нужно сдвинуть время выезда со склада к началу временного окна, используйте функциональность [Доставка как можно раньше](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#as-soon-as-possible). **Схема** ![](_images/departure-time-from-depot.svg) **Пример 1** Два курьера доставляют 30 заказов. Время работы склада и курьеров с 8 до 20. Все заказы необходимо доставить с 11 до 19. Курьеры приезжают на склад к 8 и загружают заказы. Время погрузки заказов складывается из сервисного времени на складе `depot.service_duration_s`, времени на погрузку каждого заказа `location.depot_duration_s` и времени погрузки заказов в автомобиль `vehicle.depot_extra_service_duration_s`. Так как параметр `flexible_start_time`=`false`, у каждого курьера возникает дополнительное ожидание. [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/e0a784a1-fa597366-b0f7702-4d17285) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/e0a784a1-fa597366-b0f7702-4d17285) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#e0a784a1-fa597366-b0f7702-4d17285) **Пример 2** То же, что и в примере 1, но параметр `flexible_start_time`=`true`. Время выезда рассчитывает алгоритм и подбирает его так, чтобы исключить лишнее ожидание. Дополнительно заданы параметры: - `penalize_late_service`=`true` — штраф за обслуживание вне временного окна; - `minimize_lateness_risk`=`true` — учет вероятности опоздания; - `penalty.arrival_after_start`: - `average_h` = 2000 — штраф за приезд после начала временного окна; - `as_soon_as_possible`=`true` — возможность начинать маршрут как можно раньше. Время старта теперь стало позже, и в маршрутах нет длительных ожиданий. [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/7474cf97-ca629d5-7a231672-985b1cc8) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/7474cf97-ca629d5-7a231672-985b1cc8) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#7474cf97-ca629d5-7a231672-985b1cc8) ## Тарификация по зонам {#rate-zones} **В каких ситуациях использовать** Сценарий используется, если стоимость доставки заказа рассчитывается в зависимости от [геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/geozones.md). **Как реализовать сценарий** Задайте стоимость автомобиля или курьера через формулу расчета с использованием [расширенных настроек стоимости](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles-cost.md#custom-route-cost). Для определения геозоны заказа используйте функцию `in_zone`. В данном сценарии есть ряд ограничений: - [опция](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/options-geozones.md#ignore-zones) `ignore_zones` должна быть выключена; - [публичные геозоны](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/interface-geozones.md#geozones-public) могут использоваться только при планировании через API; - геозоны для курьеров необходимо указывать не только в формуле расчета, но и в одном или нескольких [параметрах](https://yandex.ru/routing/doc/kk/vrp/properties-of-vehicles.md#geozones): `allowed_zones`, `forbidden_zones` или `incompatible_zones`. **Пример** В примере 4 курьера должны развезти 18 заказов, у 4 заказов указан опциональный тег `vip`. Зона доставки разделена на 4 геозоны: `North-West`, `South-West`, `North-East` и `South-East`. Используется следующая схема тарификации: - Базовая стоимость маршрута: 5 единиц за 1 километр. - Стоимость доставки по зонам (независимо от количества заказов): - `South-West`: 150 единиц; - `North-West`: 100 единиц; - `South-East`: 100 единиц; - `North-East`: 50 единиц. - Заказы с опциональным тегом `vip` оплачиваются дополнительно: 70 единиц к базовой стоимости. Такому тарифу соответствует следующая формула: ``` 5 * distance_km + 150 * has_location(is_delivery() & in_zone('South-West')) + 100 * has_location(is_delivery() & in_zone('South-East') | in_zone('North-West')) + 50 * has_location(is_delivery() & in_zone('North-East')) + 70 * order_count(has_tag('vip')) ``` В результате планирования получаем оптимизированный маршрут, в котором каждый курьер посещает только одну зону. Стоимость маршрута составит: - для курьера 1: `5*49,506 + 100 + 70*1 = 417,53` единиц; - для курьера 2: `5*39,03 + 50 + 70*1 = 315,15` единиц; - для курьера 3: `5*39,405 + 150 = 347,025` единиц; - для курьера 4: `5*34,047 + 100 + 70*2 = 410,235` единиц. ![](_images/rate-zones-example1.png) [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/rate-zones-example.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/eff79bef-f6e8f999-a615fef7-87386f4d) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/eff79bef-f6e8f999-a615fef7-87386f4d) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#eff79bef-f6e8f999-a615fef7-87386f4d) Написать в службу поддержки