Die Valley Baseball League, eine College-Sommerliga im Shenandoah Valley in Virginia, hat 11 Teams, die pro Saison 42 Spiele bestreiten – eine ungerade Teamzahl, die die Spielplanerstellung erschwert.
Die Ligaleitung stand zudem vor Einschränkungen bei der gemeinsamen Nutzung von Spielstätten, Reisebeschränkungen, einer gerechten Verteilung der Ruhetage und teamspezifischen Wünschen für Heim-/Auswärtsspiele und Auswärtsreisen.
Forscher der Furman University kodierten all dies in einem mathematischen Programmiermodell; spezialisierte Software auf bescheidener Hardware gibt in unter einer Minute den einzigen besten umsatzsteigernden Spielplan aus.
Der vom Modell erzeugte Spielplan wurde für die Saison 2020 begeistert übernommen und übertraf frühere manuell erstellte Spielpläne deutlich.
Den Spielplan optimieren, nicht die Paarungen
Ein Modell berücksichtigte gleichzeitig alle Vorgaben der Liga und alle Wünsche der Teams.
Eine Minute Rechenzeit ersetzte Dutzende Stunden Personalzeit.
Die Umsatzmaximierung war für eine finanziell eingeschränkte Amateurliga von Bedeutung.
Die Übernahme bewies, dass das Modell in der Praxis funktionierte, nicht nur auf dem Papier.
Amateurligas mit knappen Mitteln können sich Optimierung dennoch leisten: Ein Modell, das alle Einschränkungen berücksichtigt und in einer Minute antwortet, schlägt wochenlange manuelle Spielplanerstellung.
Die Liga hatte bereits ab 2018 analytisch unterstützte Spielpläne verwendet; der Spielplan auf Basis mathematischer Programmierung wurde für 2020 übernommen und übertraf die manuellen. Die Arbeit wurde bei Furman Engaged vorgestellt und im INFORMS Journal on Applied Analytics (2022) veröffentlicht.
DEN BELEGEN FOLGEN
Die Quellen
- Scheduling the Valley Baseball League INFORMS Journal on Applied Analytics (via IDEAS/RePEc) · ideas.repec.org
- VBL Announces 2018 Schedule Valley Baseball League (Pointstreak) · pointstreaksites.com ·
- Scheduling the Valley Baseball League (Furman Engaged) Furman University Scholar Exchange · scholarexchange.furman.edu