論文の概要: Imitation-regularized Optimal Transport on Networks: Provable Robustness and Application to Logistics Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17967v2
• Date: Tue, 06 May 2025 02:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:10.867482
• Title: Imitation-regularized Optimal Transport on Networks: Provable Robustness and Application to Logistics Planning
• Title（参考訳）: ネットワーク上の模倣規則化された最適輸送:確率ロバスト性とロジスティックス計画への応用
• Authors: Koshi Oishi, Yota Hashizume, Tomohiko Jimbo, Hirotaka Kaji, Kenji Kashima,
• Abstract要約: グラフ構造上のエントロピー規則化された最適輸送(OT)は、そのようなネットワーク上での輸送のロバスト性を高めるために研究されている。 本稿では,先行知識をOTの堅牢性に数学的に組み込む模倣規則化OT(I-OT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.943443725022745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transport systems on networks are crucial in various applications, but face a significant risk of being adversely affected by unforeseen circumstances such as disasters. The application of entropy-regularized optimal transport (OT) on graph structures has been investigated to enhance the robustness of transport on such networks. In this study, we propose an imitation-regularized OT (I-OT) that mathematically incorporates prior knowledge into the robustness of OT. This method is expected to enhance interpretability by integrating human insights into robustness and to accelerate practical applications. Furthermore, we mathematically verify the robustness of I-OT and discuss how these robustness properties relate to real-world applications. The effectiveness of this method is validated through a logistics simulation using automotive parts data.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク上の交通システムは様々な用途において重要であるが、災害などの予期せぬ状況に悪影響を及ぼす大きなリスクに直面している。 グラフ構造へのエントロピー規則化最適輸送(OT)の適用は、そのようなネットワーク上での輸送の堅牢性を高めるために研究されている。 本研究では,従来の知識をOTの堅牢性に数学的に組み込んだ模倣規則化OT(I-OT)を提案する。 この方法は、人間の洞察を堅牢性に統合し、実用的な応用を加速することにより、解釈可能性を高めることが期待されている。 さらに、I-OTのロバスト性を数学的に検証し、これらのロバスト性が現実世界の応用にどのように関係しているかを議論する。 本手法の有効性は,自動車部品データを用いたロジスティクスシミュレーションにより検証した。

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