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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 reduziertoptimiert werden soll

  • eine gleichmäßigeremöglichst Auslastungeffiziente vonVerteilung der Aufträge über mehrere Touren angestrebt wird

💡 Hinweis:
Eine gleichmäßigere Auslastung von Touren ist kein primäres Ziel, kann aber – abhängig von der gewählten Optimierungsstrategie – als optionale Nebenwirkung auftreten.

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 weitere 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

Optimierungsstrategien: Default vs. Balanced

Die Optimierungsstrategie bestimmt, worauf der Fokus der Optimierung gelegt wird.
Beide Strategien optimieren – der Unterschied liegt im Optimierungsziel.

Strategie: Default

Primärer Fokus:
➡️ Maximale Effizienz der Gesamtplanung

Eigenschaften:

  • Minimierung von Gesamtfahrzeit und/oder Gesamtstrecke

  • Ungleichmäßige Verteilung von Aufträgen ist zulässig, wenn sie effizienter ist

  • Touren können unterschiedlich stark ausgelastet sein

Empfohlener Einsatz:

  • klassische, kosten- und zeitgetriebene Routenoptimierung

  • Standardfall für die meisten Integrationen

➡️ Empfohlene Standardstrategie

Strategie: Balanced

Primärer Fokus:
➡️ Effiziente Planung mit ausgeglichenerer Verteilung

Eigenschaften:

  • Aufträge werden tendenziell gleichmäßiger auf Touren verteilt

  • Effizienz bleibt relevant, tritt aber nicht immer an erste Stelle

  • Kann zu leicht höheren Fahrzeiten oder Strecken führen

Empfohlener Einsatz:

  • wenn organisatorisch eine ausgeglichenere Tourenverteilung gewünscht ist

  • bei vergleichbaren Fahrzeugen und Fahrern

  • wenn extreme Unterschiede zwischen Touren vermieden werden sollen

Vergleich der Strategien

AspektDefaultBalanced
Primäres ZielMaximale EffizienzEffizienz + Ausgleich
GesamtfahrzeitMinimalggf. leicht höher
GesamtstreckeMinimalggf. leicht höher
Tour-Auslastungkann stark variierentendenziell gleichmäßiger
Empfohlener Standard✔️❌ (optional)

Empfohlener Ablauf (Best Practice)

  1. Relevante Touren erstellen oder auswählen

  2. Neue oder bestehende Aufträge sammeln oder referenzieren

  3. Multi-Touren-Optimierung ausführen

  4. Optimierungsergebnis abrufen und prüfen

  5. Touren ggf. neu berechnen (Calculate)

  6. 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:geändert haben:

  • 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)wird ergänzt)

Zusammenfassung

  • ✔ Globale Optimierung über mehrere Touren

  • ✔ IdealFokus fürauf komplexeeffiziente und dynamische PlanungGesamtplanung

  • ✔ FeinOptionale steuerbarSteuerung über GeschwindigkeitStrategien und StrategieGeschwindigkeit

  • ✔ Ergebnisse sollten immer wieder konsumiert werden

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