<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Перспективи використання графових нейромереж для вирішення задачі комівояжера

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розглянуто задачу комівояжера як класичну проблему комбінаторної оптимізації. Проаналізовано традиційні методи її розв’язання, зокрема метод перебору та метод найближчих сусідів, їхні переваги та обмеження. Описано можливості використання графових нейронних мереж для знаходження якісних рішень у великих графах.
Considered the traveling salesman problem as a classical combinatorial optimisation problem. Analyzed traditional methods of its solution, in particular, the brute-force method and the nearest neighbours method, their advantages and limitations. The possibilities of using graph neural networks to find high-quality solutions in large graphs are described.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8132-48-8

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Матейко Є. В., Колесницький О. К., Паночишин Ю. М. Перспективи використання графових нейромереж для вирішення задачі комівояжера // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24032.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Algorithms for the Travelling Salesman Problem. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.routific.com/blog/travelling-salesman-problem
  2. Tackling the Traveling Salesman Problem with Graph Neural Networks | by Michael Atkin | Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs | Medium. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/stanford-cs224w/tackling-thetraveling-salesman-problem-with-graph-neural-networks-b86ef4300c6
  3. TranSPormer: A Transformer Network for the Travelling Salesman Problem | by Davide Caffagni | Towards Data Science. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://towardsdatascience.com/transpormer-a-transformer-network-for-the-travellingsalesman-problem-154bd33c37b0
  4. Intro — Python Algorithms: Traveling Salesman Problem | by David Liang | Medium. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/@davidlfliang/intro-python-algorithms-traveling-salesman-problem-ffa61f0bd47
  5. Graph Neural Network and Some of GNN Applications. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://neptune.ai/blog/graph-neural-network-and-some-of-gnn-applications