--- metadata: - name: generator content: Diplodoc Platform v5.52.0 alternate: - https://yandex.kz/routing/doc/kk/vrp/comparison-manual-automatic.md - https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/comparison-manual-automatic.md - href: ru/vrp/comparison-manual-automatic.md type: text/markdown title: Markdown version - href: llms.txt type: text/markdown title: llms.txt title: "Яндекс Маршрутизация — алгоритм планирования — сравнение планирования логиста и\_автоматического планирования" --- > **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://yandex.kz/routing/doc/ru/llms.txt # Сравнение планирования логиста и автоматического планирования Чтобы оценить эффективность или подобрать правильные настройки алгоритма, сравните результаты планирования логиста и автоматического планирования. Под планированием логиста подразумевается решение, полученное ручным способом и с помощью других инструментов построения маршрутов, под  автоматическим — решение, полученное алгоритмом Яндекс Маршрутизации. ## Условия сравнения {#comparison-conditions} Необходимо сравнивать планирование логиста и автоматическое планирование в равных условиях и учитывать специфику поставленной задачи. Обязательные условия для корректного сравнения: - Одинаковые исходные данные — набор заказов, доступные автомобили. - Одинаковые ограничения — если логист может что-то нарушить, то такая же возможность должна быть у алгоритма. - Одинаковая матрица расстояний и времени. Разные матрицы и алгоритмы прогнозирования пробок — это одна из основных причин, по которой нельзя сравнивать метрики маршрутов, полученных из разных источников. Маршруты планирования логиста необходимо пересчитать на той же матрице расстояний и времени, которая используется для алгоритма Яндекс Маршрутизации. - Предварительная настройка алгоритма под целевые критерии оптимизации — у алгоритма много настроек, которые используются под определенные ситуации. Алгоритм можно настроить по-разному, чтобы искать оптимальное решение для минимизации количества автомобилей, пробега, количества и длительности опозданий. Настройки по умолчанию подходят не для всех сценариев. Подробнее о применении настроек читайте в разделе [Примеры настроек по бизнес-кейсам](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/examples-of-settings.md). ## Порядок выполнения (через Excel) {#comparison-procedure} 1. Приведите исходные данные в [правильный формат](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/excel-fill-guide.md). 1. Смоделируйте планирование логиста: 1. Внесите [запланированные маршруты](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/excel-fill-guide.md#routes) в файл Excel. Если план логиста предполагает строгую последовательность посещения точек, то используйте настройку `fixed_planned_route` = `true` на листе **Vehicles**, тогда алгоритм будет рассчитывать только расстояние и время. Если `fixed_planned_route` = `false`, последовательность посещения точек будет оптимизирована алгоритмом, но привязка заказов к машинам будет сохранена. 1. Запустите планирование. 1. Проанализируйте результат. Часто на этом этапе становятся видны некорректные исходные данные. Исправьте данные так, чтобы в полученных маршрутах не нарушались строгие ограничения. После исправления повторите планирование. 1. Смоделируйте автоматическое планирование: 1. Подготовьте файл: скопируйте файл планирования логиста и удалите из него лист **Routes**. В этом случае распределение заказов между курьерами выполнит алгоритм. 1. Запустите планирование. 1. Сравните метрики планирования логиста и автоматического планирования. При необходимости скорректируйте настройки и повторите моделирование. {% note info %} Частые ошибки в исходных данных: - Неверные координаты точек. - Лишние заказы. - Неправильное [сервисное время](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/properties-of-orders.md#order-service-duration-delivery). - Нарушение [вместимости автомобилей](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/properties-of-vehicles.md#vehicle-capacity). - Нарушение [совместимости](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/properties-of-vehicles.md#tags) автомобилей и заказов. {% endnote %} ## Рекомендации {#comparison-advices} - Решения необходимо моделировать на одну и ту же дату и желательно запускать в один и тот же день. Граф дорог и пробки периодически пересчитываются — один маршрут, рассчитанный для разных дней, может давать разный результат по общему времени и пробегу. - Обязательно пересчитывайте метрики планирования логиста через Яндекс Маршрутизацию. Пробег и время, полученные из других источников, могут отличаться и существенно влиять на результат маршрутизации. - Оценку можно проводить в [интерфейсе](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/interface-result.md) Яндекс Маршрутизации — там видны нарушения ограничений. - Скорректируйте настройки под ваши [бизнес-требования](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/examples-of-settings.md). Если появятся трудности при подборе настроек — обращайтесь в [службу поддержки](https://yandex.kz/routing/doc/ru/vrp/feedback.md). ## Примеры {#comparison-examples} **Пример 1** Планирование логиста на исходных данных. Составлены маршруты для 50 автомобилей. При планировании допущены нарушения по вместимости и по тегам. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/manual1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/75883dd0-cc53c7d9-ced1a3c8-7a74764a) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/75883dd0-cc53c7d9-ced1a3c8-7a74764a) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#75883dd0-cc53c7d9-ced1a3c8-7a74764a) **Пример 2** Автоматическое планирование на данных из примера 1. Количество автомобилей сократилось с 50 до 47. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/automatic1.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/e1c382bf-b81d8899-1b472d7b-e835b107) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/e1c382bf-b81d8899-1b472d7b-e835b107) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#e1c382bf-b81d8899-1b472d7b-e835b107) **Пример 3** Планирование логиста, но дополнительно скорректированы ограничения в исходных данных: увеличена вместимость для некоторых автомобилей, добавлены недостающие теги. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/manual2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/c3de0f4-118148e3-7fac71df-9efcafb9) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/c3de0f4-118148e3-7fac71df-9efcafb9) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#c3de0f4-118148e3-7fac71df-9efcafb9) **Пример 4** Автоматическое планирование на скорректированных данных. Количество автомобилей сократилось до 46. [Пример Excel](https://doc-static.yandex.net/src/dev/routing/doc-examples/automatic2.xlsx) ⋅ [Запрос API (JSON)](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/log/request/9f7bfa04-a157942d-731b4b4a-6c83f15d) ⋅ [Ответ API](https://courier.yandex.ru/vrs/api/v1/result/9f7bfa04-a157942d-731b4b4a-6c83f15d) ⋅ [Открыть на карте](https://courier.yandex.ru/mvrp-map#9f7bfa04-a157942d-731b4b4a-6c83f15d) Как видно из примеров, логист может ориентироваться на другие условия и ограничения, чем те, которые задаются для настроек алгоритма. Поэтому важен этап корректировки ограничений. При этом если разрешить алгоритму нарушать исходные ограничения (так же, как и логисту при ручном планировании), эффект оптимизации часто оказывается заметнее. Написать в службу поддержки