The Last Mile Route Finder Challenge otorga $ 175,000 a tres equipos ganadores

The Last Mile Route Finder Challenge otorga $ 175,000 a tres equipos ganadores

agosto 25, 2021 0 Por RenzoC

El enrutamiento es uno de los problemas más estudiados en la investigación de operaciones; Incluso las pequeñas mejoras en la eficiencia de las rutas pueden ahorrar dinero a las empresas y traducirse en ahorros de energía e impactos ambientales reducidos. Ahora, tres equipos de investigación de universidades de todo el mundo han recibido premios en efectivo por un total de $ 175,000 por sus innovadores modelos de optimización de rutas.

Los tres equipos fueron los ganadores del Amazon Last-Mile Routing Research Challenge, a través del cual el MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL) y Amazon se relacionaron con una comunidad global de investigadores en una amplia gama de disciplinas, desde TI hasta operaciones comerciales. a la gestión de la cadena de suministro, desafiándolos a crear modelos de optimización de rutas basados ​​en datos aprovechando enormes datos históricos de ejecución de rutas.

Anunciado por primera vez en febrero, el desafío de investigación atrajo a más de 2.000 participantes de todo el mundo. Doscientos veintinueve equipos de investigación se formaron durante la primavera para desarrollar de forma independiente soluciones que incorporaran el conocimiento de los conductores en modelos de optimización de rutas con la intención de superar los enfoques de optimización tradicionales. De los 48 equipos cuyos modelos se clasificaron para la ronda final del desafío, el trabajo de tres equipos se destacó del resto. Amazon proporcionó datos reales de capacitación operativa para los modelos y evaluó las presentaciones, con el apoyo técnico de los científicos del MIT CTL.

En la vida real, los conductores a menudo se desvían de las secuencias de ruta optimizadas y planificadas matemáticamente. Los conductores brindan información sobre qué caminos son difíciles de transitar con mucho tráfico, cuándo y dónde pueden encontrar estacionamiento fácilmente, qué paradas se pueden servir convenientemente juntas y muchos otros factores que los modelos de optimización existentes simplemente no capturan.

Cada modelo abordó los datos del desafío de una manera única. Los enfoques metodológicos elegidos por los participantes a menudo combinaban la optimización exacta exacta y los enfoques heurísticos tradicionales con métodos de aprendizaje automático no tradicionales. Con respecto al aprendizaje automático, los métodos más comúnmente adoptados fueron varias variantes de redes neuronales artificiales, así como enfoques de aprendizaje por refuerzo inverso.

Fueron 45 propuestas que llegaron a la etapa final, con integrantes de equipos de 29 países. Los participantes abarcaron todos los niveles de educación superior, desde estudiantes de último año hasta profesores jubilados. Las entradas se evaluaron en un proceso de revisión doble ciego para que los jueces no supieran qué equipo estaba adjunto a cada entrada.

El tercer premio de $ 25,000 fue para Okan Arslan y Rasit Abay. Okan es profesor en HEC Montréal y Rasit es estudiante de doctorado en la Universidad de Nueva Gales del Sur en Australia. El segundo premio de 50.000 dólares fue para Xiaotong Guo, Qingyi Wang y Baichuan Mo del MIT, todos ellos estudiantes de doctorado. El primer premio de $ 100,000 fue otorgado al profesor William Cook de la Universidad de Waterloo en Canadá, al profesor Stephan Held de la Universidad de Bonn en Alemania y al profesor emérito Keld Helsgaun de la Universidad de Roskilde en Dinamarca. Las felicitaciones a todos los ganadores y concursantes se llevaron a cabo a través del seminario web el 30 de julio.

Amazon puede entrevistar a los equipos con mejor desempeño para roles de investigación en la organización Last Mile de la compañía. MIT CTL publicará y promoverá artículos técnicos breves escritos por todos los finalistas y puede invitar a los mejores equipos a enviarlos al MIT. Además, un equipo liderado por Matthias Winkenbach, director del MIT Megacity Logistics Lab, curará un número especial de Transportation Science, una de las revistas académicas más reconocidas en este campo, con artículos académicos sobre temas relacionados con la problemática que enfrenta el desafío de investigación.