多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

针对粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto 前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解), 并且 收敛速度较慢的问题, 提出一种?? 占优的自适应多目标粒子群算法(??DMOPSO). 在??DMOPSO算法中, 每个粒子的 邻居根据粒子的运行动态地组建, 且粒子的速度不由其邻居中运行最好的粒子来调整, 而是由其所有邻居共同调整. 同时, 采用外部存档保存非劣解, 并利用?? 占优更新非劣解. 模拟结果表明了??DMOPSO算法的有效性.

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