Argentiniens Superliga plante ihre Saison mit Cluster-Mustern statt Ortsnamen

Die Spielplanerstellung für Argentiniens erste Profifußballliga, die Superliga, war ebenso sehr ein politisches Unterfangen wie ein logistisches: über 20 Vereine in einem riesigen Land, Sender mit Senderechten für bestimmte Zeitfenster, staatliche Vorgaben und internationale Spielperioden. Frühere Kalender wurden manuell erstellt und stellten fast niemanden zufrieden.

Das ganzzahlige Programmierungsmodell des Teams machte geografische Fairness strukturell statt zufällig. Statt von Ortsnamen auszugehen, wurden Cluster-Muster erstellt und zugewiesen – Gruppen von Teams, die gut gemeinsam reisen –, innerhalb einer Zerlegung, die dann jedes Spiel einem Datum und einem Zeitfenster zuordnete und dabei gleichzeitig Senderbedingungen, staatliche Anforderungen und den internationalen Turnierkalender berücksichtigte.

Das Modell erzielte klare Verbesserungen bei mehreren Kriterien gegenüber dem bisherigen Ansatz und wurde tatsächlich umgesetzt: Es erstellte die Spielpläne der Superliga für die Saisons 2018–2019 und 2019–2020.

Teams werden nach Geografie innerhalb des Modells geclustert, nicht außerhalb davon

Cluster-Muster bündeln reisende Teams zu zusammenhängenden Gruppen, sodass Reisefairness in die Optimierung eingebettet ist, statt im Nachhinein nachgebessert zu werden.

Die gemeinsame Modellierung von Datums- und Zeitfensterzuweisung mit der Spielplanerstellung bedeutet, dass Sender- und staatliche Vorgaben den Kalender von Anfang an prägen.

Die Umsetzung über zwei aufeinanderfolgende Saisons – in einem Sport, in dem Kalender öffentlich umkämpft werden – ist der stärkste Beweis, dass die Methode funktionierte.

Wenn „Fairness“ Geografie bedeutet, sollte die Geografie in die Lösungsstruktur selbst eingebettet werden – Ortsnamen-Heuristiken scheitern dort, wo Cluster-Muster den Optimierer alle Beschränkungen gleichzeitig einhalten lassen.

Die Arbeit war Finalist für den Daniel H. Wagner Prize 2020 und wurde 2021 im INFORMS Journal on Applied Analytics veröffentlicht. Die Superliga nutzte die Spielpläne des Modells für die Saisons 2018–2019 und 2019–2020.