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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 diese Funktion:

  • mehrere Touren

  • mehrere Aufträge

  • verfügbare Ressourcen und Restriktionen

als ein gemeinsames Optimierungsproblem.

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

Wann ist eine Multi-Touren-Optimierung sinnvoll?

Die Multi-Touren-Optimierung ist besonders geeignet, wenn:

  • mehrere Touren parallel geplant werden

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

  • neue Aufträge nachträglich in bestehende Planungen integriert werden

  • die Gesamtfahrzeit oder Gesamtstrecke reduziert werden soll

  • eine gleichmäßigere Auslastung von Touren angestrebt wird

Typische Anwendungsfälle:

  • Tagesplanung mit mehreren Fahrzeugen

  • Nachoptimierung bei kurzfristig hinzugekommenen Aufträgen

  • Re-Optimierung nach Änderungen (Update, Unassign)

Was passiert bei der Optimierung?

Während der Multi-Touren-Optimierung kann DeDeFleet:

  • Aufträge zwischen Touren verschieben

  • Aufträge innerhalb von Touren neu anordnen

  • Fahrzeiten und Distanzen minimieren

  • Zeitfenster, Arbeitszeiten und Restriktionen berücksichtigen

Die Tiefe und Dauer der Optimierung lassen sich gezielt steuern.

Technische Umsetzung (API)

Endpoint

POST /tour/optimizemany

Request Body – Beispiel

Szenario

  • Zwei bereits existierende Touren

  • Drei neue, noch unverplante Aufträge

  • Bestehende Aufträge dürfen zwischen den Touren verschoben werden

  • Ziel: ausgewogene und effiziente Gesamtplanung

Beispielhafter Request Body

{
  "tourGuids": [
    "7a3c1e9e-8d7a-4f21-b8c1-0f6c9e2a1111",
    "3b91d4f2-6a2c-4e9d-9f14-6c8e1a9b2222"
  ],
  "orderGuids": [
    "a1123f45-9c8e-4a77-bb21-11aa22bb3333",
    "b2234c56-1d2e-4c88-cc32-22bb33cc4444",
    "c3345d67-2e3f-4d99-dd43-33cc44dd5555"
  ],
  "keepOrdersInTour": false,
  "optimizationSpeed": "Normal",
  "iterations": 0,
  "strategy": "Balanced"
}

Bedeutung der Parameter

tourGuids

Liste der Touren, die in die Optimierung einbezogen werden.

  • Nur diese Touren werden betrachtet

  • Aufträge innerhalb dieser Touren können neu verteilt werden

orderGuids

Zusätzliche Aufträge, die in die Optimierung einfließen.

  • Aufträge müssen unverplant sein oder

  • bereits Teil einer der angegebenen Touren sein

  • Typischer Einsatz: neue Aufträge in bestehende Planung integrieren

keepOrdersInTour

Steuert, ob bestehende Aufträge ihre Tour behalten.

  • true → bestehende Aufträge bleiben in ihrer Tour

  • false → Aufträge dürfen tourübergreifend verschoben werden

optimizationSpeed

Bestimmt Tiefe und Laufzeit der Optimierung.

Wert Bedeutung
Fast Sehr schnell, geringere Tiefe
Normal Ausgewogen (empfohlen)
Intensive Höhere Qualität, längere Laufzeit

iterations

Maximale Anzahl an Optimierungsdurchläufen.

  • 0 → automatische Berechnung anhand von optimizationSpeed

  • Niedrigere Werte reduzieren die Laufzeit

strategy

Legt die Optimierungsstrategie fest.

Wert Bedeutung
Default Klassische Routenoptimierung
Balanced Gleichmäßigere Verteilung auf Touren

Empfohlener Ablauf (Best Practice)

  1. Relevante Touren erstellen oder auswählen

  2. Neue Aufträge sammeln oder referenzieren

  3. Multi-Touren-Optimierung ausführen

  4. Optimierungsergebnis abrufen und prüfen

  5. Touren freigeben (ChangeStatus)

Wichtiger Hinweis: Ergebnis konsumieren

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

Durch die Optimierung können sich ändern:

  • Zuordnung von Aufträgen zu Touren

  • Reihenfolge innerhalb der Touren

  • Fahrzeiten und Distanzen

👉 Es wird dringend empfohlen, die optimierten Touren anschließend über die API wieder abzurufen und im eigenen System zu verarbeiten.

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

Zusammenfassung

  • ✔ Globale Optimierung über mehrere Touren

  • ✔ Ideal für komplexe und dynamische Planung

  • ✔ Fein steuerbar über Geschwindigkeit und Strategie

  • ✔ Ergebnisse sollten immer wieder konsumiert werden

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