施奈德用近似动态规划模拟了6000名司机

施奈德国家运营着北美最大的卡车运输车队之一，拥有超过6000名长途司机，决定新司机分配在哪里、是否改变工作规则以及如何让司机回家。

天真的方法是依赖调度员的判断或简单的电子表格，但卡车运输网络具有复杂的动态和多种不确定性。施奈德和普林斯顿建立了一个仿真，以高度细节模拟司机和货物。

诀窍是近似动态规划，这使模型像资深调度员一样决策——预见到路由或招聘决策的未来影响，而不是贪心行动。模拟的政策与施奈德的历史表现紧密匹配，因此管理者信任它。

通过这项政策研究，他们发现了一个有缺陷的司机管理政策，避免了3000万美元的成本；通过选择最佳司机所在地，每年节省500万美元；晚点交付减少了50%以上；每年节省380万美元的过境培训费用。