Multi-Touren-Optimierung

Grundidee

Die Multi-Touren-Optimierung ermöglicht es, mehrere Touren gleichzeitig zu optimieren und Aufträge tourübergreifend neu zu verteilen.

Im Gegensatz zur klassischen Einzel-Tour-Optimierung betrachtet die Multi-Touren-Optimierung:

• mehrere Touren

• mehrere Aufträge

• verfügbare Ressourcen (z. B. Zeitfenster, Arbeitszeiten)

als gemeinsames Optimierungsproblem.

👉 Ziel ist eine globale Optimierung, nicht nur die Verbesserung einzelner Touren.

Wann ist eine Multi-Touren-Optimierung sinnvoll?

Die Multi-Touren-Optimierung eignet sich besonders, wenn:

• mehrere Touren parallel geplant werden

• noch nicht klar ist, welche Aufträge zu welcher Tour gehören sollen

• neue Aufträge nachträglich in bestehende Touren integriert werden

• die Gesamtfahrzeit oder -strecke minimiert werden soll

• eine möglichst gleichmäßige Auslastung der Touren angestrebt wird

Typische Szenarien:

• Tagesplanung mit mehreren Fahrzeugen

• Nachoptimierung bei kurzfristig hinzugekommenen Aufträgen

• Re-Optimierung nach Änderungen (Unassign / Update)

Was passiert bei der Optimierung?

Bei der Multi-Touren-Optimierung kann das System:

• Aufträge zwischen Touren verschieben

• Aufträge neu anordnen

• Fahrzeiten und Distanzen minimieren

• Zeitfenster und Arbeitszeiten berücksichtigen

Je nach Parametrisierung kann die Optimierung:

• sehr schnell (z. B. für Live-Nachplanung)

• oder besonders gründlich (z. B. für Tagesabschluss)

durchgeführt werden.

Technische Umsetzung (API)

Endpoint

POST /tour/optimizemany

Request Body

{
  "tourGuids": [
    "string"
  ],
  "orderGuids": [
    "string"
  ],
  "keepOrdersInTour": true,
  "optimizationSpeed": "Normal",
  "iterations": 0,
  "strategy": "Default"
}

Bedeutung der Parameter

tourGuids

Liste der Touren, die in die Optimierung einbezogen werden sollen.

• Nur diese Touren werden betrachtet

• Bestehende Aufträge in diesen Touren können umverteilt werden

---

orderGuids

Liste zusätzlicher Aufträge, die in die Optimierung einbezogen werden sollen.

• Bereits zugewiesene Aufträge müssen entweder:

  • vorher unassigned werden oder

  • Teil einer Tour aus tourGuids sein

• Typischer Einsatz: Neue Aufträge zu bestehenden Touren hinzufügen

---

keepOrdersInTour

Steuert, ob bereits zugewiesene Aufträge ihre Tour behalten sollen.

• true → Aufträge bleiben in ihrer aktuellen Tour

• false → Aufträge dürfen zwischen Touren verschoben werden

---

optimizationSpeed

Bestimmt die Tiefe der Optimierung.

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iterations

Steuert die maximale Anzahl der Optimierungsdurchläufe.

• 0 → Anzahl wird automatisch anhand von optimizationSpeed bestimmt

• kleinerer Wert → schnellere, aber ggf. weniger optimale Ergebnisse

---

strategy

Legt die Optimierungsstrategie fest.

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Empfohlener Ablauf (Best Practice)

1. Relevante Touren erstellen oder auswählen

2. Aufträge zuweisen oder per orderGuids hinzufügen

3. Multi-Touren-Optimierung ausführen

4. Ergebnis konsumieren und prüfen

5. Touren berechnen (Calculate)

6. Touren freigeben (ChangeStatus)

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Wichtiger Hinweis: Ergebnis konsumieren

Nach der Multi-Touren-Optimierung sollten die Ergebnisse aktiv ausgewertet werden.

Je nach Optimierungsergebnis können sich geändert haben:

• Zuordnung von Aufträgen zu Touren

• Reihenfolge innerhalb der Touren

• Fahrzeiten und Distanzen

👉 Es wird dringend empfohlen, die optimierten Touren anschließend wieder abzurufen, um:

• Änderungen nachzuvollziehen

• Ergebnisse im eigenen System zu spiegeln

• ggf. weitere Anpassungen vorzunehmen

🔗 Siehe auch:
API – Abfragen & Rückmeldungen
(Kapitel wird ergänzt)

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Zusammenfassung

• ✔ Multi-Touren-Optimierung ermöglicht globale Planung über mehrere Touren

• ✔ Ideal für komplexe und dynamische Planungsszenarien

• ✔ Parametrisierbar nach Geschwindigkeit und Qualität

• ✔ Ergebnisse sollten anschließend immer abgefragt und verarbeitet werden