prikaz prve stranice dokumenta Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:067691
Duspara, Ivica
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Duspara, I. (2021). Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

Duspara, Ivica. "Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

Duspara, Ivica. "Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

Duspara, I. (2021). 'Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 04.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

Duspara I. Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 04.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

I. Duspara, "Rješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067691
Podaci o radu
NaslovRješavanje problema raspoređivanja korištenjem suparničkog učenja
Naslov (engleski)Solving scheduling problems with adversarial learning
AutorIvica Duspara
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Đurasević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Većina problema raspoređivanja su NP teški problemi. Korištenjem strojnog učenja moguće je pronaći u prihvatljivom vremenu neko, ne nužno najbolje, rješenje nekog problema raspoređivanja. U suparničkom učenju osim raspoređivača poslova, uče i sami poslovi kako bi otežali proces raspoređivanja raspoređivačima. Koristeći genetsko programiranje, populacija raspoređivača i problema se međusobno natječe - koevoluiraju. Implementacija je ostvarena u radnom okviru ECF. Dani rezultati su prihvatljivi.
Sažetak (engleski)
Most of scheduling problems are NP hard problem. Using machine learning it is possible to find an acceptable solution (not necessary the best solution) to some scheduling problem. In adversarial instead of just schedulers, both schedulers and jobs learn. Jobs learn to make process of scheduling more difficult. Using genetic programming, population of schedulers and population of jobs are competing - coevolving. Implementation is done in ECF framework. Results of coevolution are acceptable.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:067691
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 12:10:10