具有概率代价的熵正则化物流网络韧性评估
系统与控制
2022-12-06 v1 机器学习
系统与控制
摘要
由于近期灾害频发，对韧性物流网络的需求有所增加。在考虑优化问题时，熵正则化是实现解多样化的有力工具。本研究提出了一种基于熵正则化设计韧性物流网络的方法。此外，我们提出了一种解析韧性准则的方法以降低韧性的模糊性。首先，我们使用熵正则化在高效框架中对包含工厂、配送基地与销售网点的物流网络进行建模。接着，我们基于概率代价与 Kullback--Leibler 散度构建了韧性准则。最后，我们使用一个简单的物流网络执行了所提方法，并展示了由熵正则化设计的三种物流方案的韧性。
引用
@article{arxiv.2212.02060,
title = {Resilience Evaluation of Entropy Regularized Logistic Networks with Probabilistic Cost},
author = {Koshi Oishi and Yota Hashizume and Tomohiko Jimbo and Hirotaka Kaji and Kenji Kashima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02060},
year = {2022}
}
备注
Under review at IFAC World Congress 2023. 6 pages