本研究提出了一种离散最优运输框架，解决了传统模型在大规模异质人群中的扩展性问题。通过全分布式算法和联邦学习方法，提高了资源分配效率和隐私保护，展现出良好的实施性能，具有重要的应用价值。

Federated Learning for Discrete Optimal Transport with Large Populations under Incomplete Information
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