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Wasserstein Crossover in Optimization

Updated 14 July 2026
  • Wasserstein Crossover is a set of constructions that use Wasserstein geometry to interpolate, regularize, and compare probability measures across generative modeling, topology optimization, and DRO.
  • In generative flows, a coupled W1 and W2 proximal framework ensures well-posed mean-field games with unique, straight-line trajectories and stable neural network training.
  • In topology optimization and DRO, the method enables offspring generation via Wasserstein barycenters or establishes a crossover radius to differentiate the impact of 1- and 2-Wasserstein penalty structures.

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