运筹学领域最高奖项瓦格纳杰出实践奖揭晓滴滴成为首家获此殊荣的中国企业在大会上，滴滴荣获运筹学领域最高实践奖2019DanielH.WagnerPrize国际运筹学，其基于强化学习的网约车订单调度解决方案。这也是瓦格纳运筹学杰出实践奖设立22年来，中国企业首次获此殊荣。（滴滴AILabs团队提出的基于强化学习的网约车订单调度方案在入围项目中脱颖而出，获得2019DanielH.WagnerAward））与商业分析领域最具影响力的专业学会，年会和年会颁发的瓦格纳运筹学杰出实践奖备受关注。瓦格纳奖设立于1998年，是国际运筹学领域最高的实践奖项之一。它每年评选一次，旨在向世界表彰运筹学实践中的杰出成就，重点关注分析的质量和连贯性以及解决方案的独创性。性与数学的应用，以及成功的实践，每年的获奖项目也被认为代表了运筹学领域最前沿的应用。此前的获奖项目来自康奈尔大学、佐治亚理工学院、美国疾病控制与预防中心、福特汽车、麻省理工学院、杜克大学、智利大学、美国海岸警卫队、英特尔、IBM和普林斯顿大学。本届INFORMS2019吸引了全球6000多位知名学者、行业专家和学生积极参与。瓦格纳奖评审委员会筛选了来自世界各地的众多申请，最终只有五篇被提名进入决赛，相关论文均被INFORMSJournalonAppliedAnalytics收录。经过INFORMS2019大会的最后一轮答辩，滴滴AILabs团队提出的基于强化学习的网约车订单调度方案，以其创新性和实践影响力，得到了学术界和产业界组成的评审委员会的一致认可，最终从入围项目中脱颖而出，获得2019年瓦格纳运筹学杰出实践奖。滴滴AILabs对网约车订单调度的半马尔可夫过程进行建模，提出了一种基于强化学习的广义决策迭代框架。创新有效地将深度强化学习、时差学习和传统组合优化方法相结合，保障旅客出行。体验的同时进一步增加了司机的收入，体现了广泛的应用能力和影响力。评审委员会指出，滴滴解决方案中的半马尔可夫过程和深度强化学习方法非常前沿，首次成功应用于调度场景。通过创新地将数学、机器学习和模拟问题结合起来，滴滴以一种非常新颖的方式解决了一个运筹学问题。（在滴滴AILabs强化学习团队负责人秦志伟看来，滴滴利用前沿AI技术结合传统优化解决运筹学问题，是赢得评委会青睐的关键。）瓦格纳奖评审委员会由IBM、马里兰大学组成，由谷歌、微软、美国海军研究院等研究人员和教授组成，其他入围团队来自伦敦大学学院、哈佛大学、佐治亚大学等世界一流大学哥伦比亚大学理工学院等项目包括使用实时数据分析优化伦敦希思罗机场的运营，希望之旅教育中心的空中辅导调度支持，丹佛公立学校巴士运营的系统优化，可旋转备件的定价分析等（INFORMS2019展示了2019年DanielH.WagnerPrize入围者。滴滴凭借其基于强化学习的在线汽车调度解决方案）
