Використання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задач
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет ім. І. І. Мечникова
Анотація
Розв’язання NP-складних задач є ключовим етапом в оптимiзацiї ба-
гатьох процесiв у рiзних галузях науки та технiки. Наприклад, розв’язання
задачi о знаходженнi маршруту транспортного засобу може значно при-
скорити логiстику, розв’язок задачi про мiнiмальне вершинне покриття -
допомогти вирiшити задачi генетики [27].
Свої застосування теорiя графiв та задачi з неї знаходять у хiмiї, фар-
мацiї, фiзицi, бiологiї, урбанiстицi та проектуваннi життєво важливих iнфра-
структурних мереж [20]. Тому розробка методiв ефективного розв’язання
таких задач зараз є актуальним напрямком наукових дослiджень.
Для NP-складних задач з теорiї графiв було розроблено багато рi-
зних методiв розв’язання - починаючи з класичних апроксимацiйних та
еврiстичних алгоритмiв, завершуючи комерцiйними розв’язувачами.
З розвиненням машинного навчання, задачi на графах почали вирiшу-
вати його методами. Але вирiшувалися лише окремi задачi, та загального
пiдходу до розв’язання такого роду задач не iснувало.
У 2017 роцi був запропонований загальний пiдхiд до розв’язання
класу NP-складних задач комбiнаторної оптимiзацiї на графах [7]. У 2019
роцi вiн був покращений та розширений ще на декiлька задач [9]. Наразi,
дослiдження за даною темою продовжуються.
Метою цiєї роботи є ознайомлення iз сучасними методами розв’язання
найбiльш поширених NP-складних задач на графах та застосування одного
з цих методiв для розв’язання задачi про мiнiмальне вершинне покриття.
Опис
Ключові слова
113 прикладна математика, освiтня програма прикладна математика, задачі, глибинне навчання, нейронна мережа, рівняння
Бібліографічний опис
Пасенченко, Т. О. Використання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задач : дипломна робота магістра / Т. О. Пасенченко. – Одеса, 2022. – 33 с.