Аспирант Центра Али Зейн занял 2-е место в общем зачете международного конкурса Flatland 3, который был продолжением запущенного в 2020-м году соревнования на конференции NeurIPS, посвященного планированию движения поездов на сложной карте. В 2021 году этот конкурс прошел в рамках международной конференции Applied Machine Learning Days и собрал 22 команды: https://www.aicrowd.com/challenges/flatland-3/leaderboards?challenge_round_id=1083.
Также 1-ое место в треке Reinforcement Learning заняла сотрудница лаборатории волновых процессов и систем управления, Инна Минашина со своей командой.
Flatland 3 — это соревнование по планированию расписания железных дорог, которое было проведено в партнерстве с SBB Swiss Federal Railways, Société Nationale des Chemins de fer français и Deutsche Bahn и организовано AIcrowd.com.
Организаторы охарактеризовали исследовательскую задачу, которая длилась несколько месяцев с непрерывным представлением программного обеспечения, следующим образом:
Эта задача решает ключевую проблему в мире транспорта: как эффективно управлять интенсивным движением в сложных железнодорожных сетях? Это реальная проблема, с которой сталкиваются многие транспортные и логистические компании по всему миру, такие как Швейцарские федеральные железные дороги и Deutsche Bahn. Ваш вклад может повлиять на внедрение современных систем управления движением не только на железной дороге, но и в других областях транспорта и логистики.
Основная цель состоит в том, чтобы построить наилучшее расписание, при котором все поезда прибывают в целевые пункты назначения с минимальной задержкой по отношению к запрошенному времени прибытия. Если поезда вообще не прибывают к цели, то учитываются дополнительные штрафы на основе общих принципов работы железных дорог. И как будто это уже недостаточно сложно, нам также приходится сталкиваться с непредсказуемыми задержками, если поезда выходят из строя.
"Я решил проблему, используя метод приоритетного планирования с алгоритмом безопасного интервального планирования пути SIPP. Я продолжал улучшать код, чтобы в итоге получить общее вознаграждение в размере 132,47 с лучшим процентом выполнения 0,888, завершив конкурс на втором месте. Я считаю, что сильной стороной моего решения является то, что оно было очень эффективным, быстрым и хорошо написанным, поэтому оно могло решить 141/150 экземпляров за 2 часа." - Али Зейн, аспирант и сотрудник Центра когнитивного моделирования МФТИ.
https://www.aicrowd.com/challenges/flatland-3/leaderboards