网络上的模仿正则化最优传输: 可证明的鲁棒性及其在物流规划中的应用
机器学习
2025-05-07 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
网络上的传输系统在各种应用中至关重要，但面临被灾害等不可预见情况不利影响的重大风险。为了增强此类网络上传输的鲁棒性，已经研究了在图结构上应用熵正则化最优传输（OT）的方法。在本研究中，我们提出了一种模仿正则化OT（I-OT），该方法在数学上将先验知识纳入OT的鲁棒性中。该方法有望通过将人类洞察融入鲁棒性来增强可解释性，并加速实际应用。此外，我们从数学上验证了I-OT的鲁棒性，并讨论了这些鲁棒性属性如何与现实世界应用相关联。通过使用汽车零部件数据的物流仿真验证了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.17967,
title = {Imitation-regularized Optimal Transport on Networks: Provable Robustness and Application to Logistics Planning},
author = {Koshi Oishi and Yota Hashizume and Tomohiko Jimbo and Hirotaka Kaji and Kenji Kashima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17967},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in: IEEE Control Systems Letters, vol. 8, pp. 3470-3475, 2024, doi: 10.1109/LCSYS.2025.3546804