prikaz prve stranice dokumenta Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:967425
Kozlik, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kozlik, M. (2024). Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

Kozlik, Marko. "Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

Kozlik, Marko. "Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

Kozlik, M. (2024). 'Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

Kozlik M. Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

M. Kozlik, "Određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967425
Podaci o radu
NaslovOdređivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa primjenom grafovskih neuronskih mreža
Naslov (engleski)Minimal independent dominating set calculation based on graph neural networks
AutorMarko Kozlik
MentorStjepan Bogdan (mentor)
Član povjerenstvaStjepan Bogdan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMatko Orsag (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTamara Petrović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-08-28, Hrvatska
Sažetak
Cilj ovog diplomskog rada je razviti metodu za određivanje minimalnog nezavisnog dominantnog skupa (MIDS) u općenitim grafovima zasnovanu na grafovskim neuronskim mrežama (GNN). Za postizanje ovog cilja, potrebno je najprije proučiti matematičku definiciju i svojstva MIDS-a, kao i postojeće metode za njegovo pronalaženje. Nadalje, potrebno je upoznati se s osnovnim modelima grafovskih neuronskih mreža i napraviti kratak pregled područja njihovih primjena u optimizacijskim problemima. U sljedećem koraku treba generirati skup podataka koji će se sastojati od velikog broja različitih grafova i njihovih MIDS, a služit će za treniranje vlastitog ili nekog od postojećih modela GNN-a. Razvijena metoda validirat će se uspoređujući točnost i brzinu s postojećim metodama te će se razmotriti njena potencijalna primjena na stvarne probleme poput određivanja najutjecajnijih čvorova u više-agentskim sustavima.
Sažetak (engleski)
The goal of this thesis is to develop a method for determining the minimum independent dominant set (MIDS) in general graphs based on graph neural networks (GNN). To achieve this goal, it is first necessary to study the mathematical definition and properties of MIDS, as well as existing methods for finding it. Furthermore, it is necessary to become familiar with the basic models of graph neural networks and to make a brief overview of the field of their applications in optimization problems. In the next step, a data set should be generated, which will consist of a large number of different graphs and their MIDS, and will be used to train a custom or one of the existing GNN models. The developed method will be validated by comparing the accuracy and speed with existing methods, and its potential application to real problems such as determining the most influential nodes in multi-agent systems will be considered.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:967425
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:10:11