分支网络中的启发式最优传输

最优传输旨在通过最小化代价来学习从源到目标的映射，该代价通常定义为距离的函数。该问题的解由最优连接源和目标的直线段组成，且不呈现分支。这些最优解与自然和人造运输网络形成鲜明对比，在后两者中分支结构十分普遍。在此我们讨论一种用于网络中最优传输的快速启发式分支方法。我们还提供了若干数值应用，包括合成示例、一个简化的心血管网络，以及包含全球141,182个城市（具有已知位置和人口）的“圣诞老人”配送网络。