現代社会の基盤であるネットワークシステムは、様々なアプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。この研究では、強化学習や模倣学習から得られた知見を活用し、ネットワーク上の最適輸送における模倣正則化最適輸送(I-OT)が探究されました。これにより、事前分布を模倣することで堅牢性が実証されました。さらに、実データを用いて物流計画にI-OTを適用し、提案手法の有用性と示唆を検討しました。
この研究は、従来のSchr¨odingerブリッジやエントロピー正則化強化学習といったトピックへの関連性も詳細に説明しています。また、他の方法と比較して効率的な解決策を提供することで、堅牢な輸送計画の取得が可能であることが示されています。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Koshi Oishi,... at arxiv.org 02-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.17967.pdfDeeper Inquiries