DHL的优化器决定自营还是外包配送，每年节省9860万美元。

DHL供应链北美运营着全球最大的物流网络之一，每年为企业客户递送超过10亿个包裹。在竞价、车队规模和类型、外包以及路径规划方面，他们面临着一系列各自独立的决策。

在俄亥俄州立大学博士毕业生Yibo Dang的带领下，并在Ted Allen的帮助下，团队构建了运输网络优化器，利用创新的整数规划以及一种共生双蚁群搜索算法，将路径规划和外包算法性地结合起来。

该软件解决了大规模路径规划问题，自实施以来估计每年节省9860万美元，并减少半百万吨二氧化碳排放，这使DHL和俄亥俄州立大学成为2023年INFORMS Franz Edelman奖的入围者。

在路径模型内决定外包什么

外包和路径规划是一个决策，而不是两个

未来需求信号决定将什么交给第三方

整数规划处理车队规模、类型和竞价

实测数据：每年节省9860万美元，减少半百万吨二氧化碳

在网络型业务中，最大的节省来自于一个将外包、车队和路径规划相结合的整数规划，而不是一个假设网络固定的路径优化器。

该模型发表在Dang的俄亥俄州立大学博士论文中，并成为DHL网络规划的基础。这次产学研合作展示了博士项目如何成为生产软件，同时还能减少排放。