Використання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задач

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПасенченко, Томас Олексійович
dc.date.accessioned2023-06-29T08:36:51Z
dc.date.available2023-06-29T08:36:51Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractРозв’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.uk_UA
dc.identifier.citationПасенченко, Т. О. Використання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задач : дипломна робота магістра / Т. О. Пасенченко. – Одеса, 2022. – 33 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35587
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherОдеський національний університет ім. І. І. Мечниковаuk_UA
dc.subject113 прикладна математикаuk_UA
dc.subjectосвiтня програма прикладна математикаuk_UA
dc.subjectзадачіuk_UA
dc.subjectглибинне навчанняuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectрівнянняuk_UA
dc.titleВикористання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задачuk_UA
dc.title.alternativeUsage of Deep Learning for solving NP-hard problemsuk_UA
dc.typeDiplomasuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
113_Pasenchenko_Thomas_Oleksiyovych1.pdf
Розмір:
143.07 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Магістри МФІТ