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

Використання нейромереж для симуляції групових завдань у 3D-середовищах: можливості та обмеження

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorТарновський, А. М.uk
dc.contributor.authorЗахарченко, С. М.uk
dc.contributor.authorZakharchenko, S.en
dc.titleВикористання нейромереж для симуляції групових завдань у 3D-середовищах: можливості та обмеженняuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationТарновський А. М., Захарченко С. М. Використання нейромереж для симуляції групових завдань у 3D-середовищах: можливості та обмеження // 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-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23969.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23969
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48699
dc.description.abstractЗапропоновано використання поведінкових нейромереж для моделювання групових завдань у 3Dсередовищах. Розглянуто підходи до навчання таких мереж, їхні можливості у симуляції взаємодії юнітів та обмеження, пов’язані з обчислювальною складністю та якістю вхідних даних.uk
dc.description.abstractThe use of behavioral neural networks for simulating group tasks in 3D environments based on drone data is proposed. The approaches to training such networks, their capabilities in modeling unit interactions, and limitations related to computational complexity and input data quality are analyzed.en
dc.subjectповедінкові нейромережіuk
dc.subject3D-симуляціяuk
dc.subjectгрупові завданняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectbehavioral neural networksen
dc.subject3D simulationen
dc.subjectgroup tasksen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesChung, K.T., Lee, C.K.M. & Tsang, Y.P. Neural combinatorial optimization with reinforcement learning in industrial engineering: a survey. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1007/s10462-024-11045-1.en
dc.relation.referencesKhemani, B., Patil, S., Kotecha, K. et al. A review of graph neural networks: concepts, architectures, techniques, challenges, datasets, applications, and future directions. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1186/s40537-023-00876-4.en
dc.date.accessioned2025-08-19T07:56:18Z
dc.date.available2025-08-19T07:56:18Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
23969.pdf
Розмір:
416,24 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2025)