アルゼンチンのスーペルリーガは地名ではなくクラスターパターンでシーズンを編成した

アルゼンチン1部プロサッカーリーグ、スーペルリーガの日程編成は、物流上の課題であると同時に政治的な営みでもあった。広大な国土に散らばる20を超えるクラブ、放送枠の権利を持つ放送事業者、政府の要件、そして国際大会の期間である。過去のカレンダーは手作業で作られ、ほとんど誰も満足させられなかった。

チームの整数計画モデルは、地理的な公平性を偶発的なものではなく構造的なものにした。地名から出発する代わりに、クラスターパターン——一緒に移動するのに適したチームのグループ——を生成して割り当て、その分解の中で、放送事業者の条件、政府の要求、国際トーナメントのカレンダーを同時に考慮しながら、すべての試合を日付と時間枠に割り当てた。

このモデルは複数の基準で従来の手法に対する明確な改善をもたらし、実際に導入されて、スーペルリーガの2018–2019シーズンと2019–2020シーズンの日程を編成した。

チームをモデルの外ではなく、モデルの内部で地理的にクラスタリングする

クラスターパターンは移動するチームをまとまりのあるグループに束ねるため、移動の公平性が事後に継ぎ足されるのではなく、最適化に組み込まれる。

日付と時間枠の割り当てを試合の生成と同時にモデル化することで、放送と政府の制約が最初からカレンダーを形作る。

カレンダーが公の場で争われるスポーツにおいて、2シーズン連続で導入されたことは、この手法が機能したことを示す最も強い証拠である。

「公平性」が地理を意味する場合、地理を求解構造そのものに組み込む——地名に基づくヒューリスティックは失敗するが、クラスターパターンなら最適化器がすべての制約を同時に満たせる。

この取り組みは2020年Daniel H. Wagner Prizeの最終候補となり、2021年にINFORMS Journal on Applied Analyticsに掲載された。スーペルリーガは2018–2019シーズンと2019–2020シーズンにこのモデルの日程を使用した。