滴滴出行はオペレーションズリサーチ分野の最高賞であるワグナー優秀実践賞を受賞した初の中国企業となる。

2019年INFORMS年次総会が米国時間10月20日から23日までシアトルで開催されました。同総会でDidiは強化学習に基づくオンライン配車サービスソリューションにより、国際オペレーションズリサーチ分野の最高実践賞である2019年ダニエル・H・ワグナーオペレーションズリサーチ優秀実践賞を受賞しました。また、中国企業が創立22年目にしてワグナー・オペレーションズ・リサーチ優秀実践賞を受賞したのは今回が初めてです。

(Didi AI Labs チームの強化学習ベースのオンライン配車サービス ソリューションは、最終選考に残ったプロジェクトの中でも際立っており、2019 年の Daniel H. Wagner 賞を受賞しました)

INFORMS は、オペレーションズ リサーチ (OR)、マネジメント サイエンス (MS)、ビジネス分析の分野で最も影響力のある専門団体として世界的に認められています。毎年開催される会議と、会議で授与される Wagner Operations Research Excellence Practice Award は、多くの注目を集めています。ワグナー賞は 1998 年に設立されました。国際オペレーションズ リサーチの分野で最高レベルの実践的賞の 1 つとして、毎年、世界中のオペレーションズ リサーチ実践における優れた業績を表彰しています。分析の質と一貫性、ソリューションの独創性と数学的応用、実践の成功を評価します。毎年の受賞プロジェクトは、オペレーションズ リサーチの分野で最先端の応用を代表するものとも考えられています。これまでの受賞プロジェクトには、コーネル大学、ジョージア工科大学、米国疾病予防管理センター、フォード・モーター社、マサチューセッツ工科大学、デューク大学、チリ大学、米国沿岸警備隊、インテル、IBM、プリンストン大学などからのものがあります。

今年のINFORMS2019には、世界中から6,000人を超える著名な学者、業界の専門家、学生が積極的に参加しました。 Wagner 賞審査委員会は、世界中から寄せられた多数の応募プロジェクトを審査し、最終的に 5 件だけが最終選考に残りました。関連論文はすべて、INFORMS Journal on Applied Analytics に掲載されました。 INFORMS 2019カンファレンスでの最終審査後、Didi AI Labsチームが提案した強化学習ベースの配車サービス配車ソリューションは、その革新性と実用的影響力により、学界と産業界で構成される審査委員会から満場一致で認められました。最終的に、最終選考に残ったプロジェクトの中から抜きん出て、2019 Wagner Operations Research Outstanding Practice Awardを受賞しました。

Didi AI Labsは、オンライン配車サービス配車問題に対してセミマルコフ過程モデリングを実施し、強化学習に基づく一般化された意思決定反復フレームワークを提案しました。これは、深層強化学習、時間差分学習、従来の組み合わせ最適化手法を革新的かつ効果的に組み合わせ、乗客の移動体験を確保しながらドライバーの収入をさらに向上させ、その幅広い応用能力と影響力を実証しました。

審査委員会は、Didiのソリューションにおける半マルコフ過程と深層強化学習の手法は非常に最先端であり、注文発送シナリオに初めてうまく適用されたと指摘した。 Didi は、数学、機械学習、シミュレーションの問題を革新的に組み合わせることで、非常に斬新な方法でオペレーションズリサーチの問題に取り組みました。

（滴滴出行AI研究所の強化学習チームの責任者である秦志偉氏の見解では、滴滴出行が最先端のAI技術と従来の最適化技術を組み合わせてオペレーションズリサーチの問題を解決したことが、審査員の支持を得る鍵となった）

ワグナー賞の審査委員会は、IBM、メリーランド大学、Google、Microsoft、米国海軍研究所などの研究者や教授で構成されています。その他のファイナリストチームは、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、ハーバード大学、ジョージア工科大学、コロンビア大学など、世界トップクラスの大学から参加しました。彼らのプロジェクトには、リアルタイムのデータ分析を使用してロンドン・ヒースロー空港での業務を最適化すること、Hopeful Journey Education Center の毎日の個人指導スケジュールをサポートすること、デンバー公立学校のバス運行のシステム最適化、ローテーション可能なスペアパーツの価格分析などが含まれていました。

[[280251]]

(INFORMS 2019では、2019年のダニエル・H・ワグナー賞のファイナリストが紹介されました。Didiは強化学習ベースの配車ソリューションで1位を獲得しました)