| dc.contributor.author | Матейко, Є. В. | uk |
| dc.contributor.author | Колесницький, О. К. | uk |
| dc.contributor.author | Паночишин, Ю. М. | uk |
| dc.contributor.author | Kolesnytskyj, O. K. | en |
| dc.contributor.author | Panochyshyn, Y. M. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-09-12T10:02:29Z | |
| dc.date.available | 2025-09-12T10:02:29Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | 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. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8132-48-8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49192 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstract | 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. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24032 | |
| dc.subject | задача комівояжера | uk |
| dc.subject | метод перебору | uk |
| dc.subject | метод найближчих сусідів | uk |
| dc.subject | графові нейронні мережі | uk |
| dc.subject | traveling salesman problem | en |
| dc.subject | brute force method | en |
| dc.subject | nearest neighbours method | en |
| dc.subject | graph neuralnetworks | en |
| dc.title | Перспективи використання графових нейромереж для вирішення задачі комівояжера | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.032.26 | |
| dc.relation.references | Algorithms for the Travelling Salesman Problem. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://www.routific.com/blog/travelling-salesman-problem | en |
| dc.relation.references | 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 | en |
| dc.relation.references | 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 | en |
| dc.relation.references | 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 | en |
| dc.relation.references | Graph Neural Network and Some of GNN Applications. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:
https://neptune.ai/blog/graph-neural-network-and-some-of-gnn-applications | en |