Heuristic Optimal Transport in Branching Networks

要約

最適輸送は、一般的に距離の関数として定義されるコストを最小化することで、ソースからターゲットへのマッピングを学習することを目的としている。この問題の解は、ソースとターゲットを最適に結ぶ直線で構成され、分岐は見られない。これらの最適解は、自然や人工の交通網が枝分かれ構造を持つのとは対照的である。ここでは、ネットワークにおける最適輸送のための高速な発見的分岐法について議論し、いくつかの応用例を示す。

要約(オリジナル)

Optimal transport aims to learn a mapping of sources to targets by minimizing the cost, which is typically defined as a function of distance. The solution to this problem consists of straight line segments optimally connecting sources to targets, and it does not exhibit branching. These optimal solutions are in stark contrast with both natural, and man-made transportation networks, where branching structures are prevalent. Here we discuss a fast heuristic branching method for optimal transport in networks, and we provide several applications.

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