Пасенченко, Томас Олексійович2023-06-292023-06-292022Пасенченко, Т. О. Використання глибинного навчання у розв'язуванні NP-складних задач : дипломна робота магістра / Т. О. Пасенченко. – Одеса, 2022. – 33 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35587Розв’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.uk113 прикладна математикаосвiтня програма прикладна математиказадачіглибинне навчаннянейронна мережарівнянняDiplomas