title: Reinforcement learning in scheduling
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бойко Алина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bojko Alina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кондратов Иван Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kondratov Ivan Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Ованес Леонович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Ovanes Leonovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-12-08T11:23:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-12-08T11:23:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040254
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/33770
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе был представлен способ построения расписания из связанных между собой задач, с учетом наличия нескольких исполнителей, с применением методов обучения с подкреплением.  Были рассмотрены несколько различных существующих подходов к решению данной задачи, такие как методы теории расписаний,  методы обучения с подкреплением. Практическая часть представляет собой построение модели, способной к приоритезации задач и выбором исполнителия, основанная на алгоритмах обучения с подкреплением и проведение численного эксперимента для оценки её эффективности и сравнения с уже известными алгоритмами теории расписаний.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper presented a way of constructing a schedule of related tasks, taking into account the presence of multiple executors, using reinforcement learning techniques.  Several different existing approaches to solve this problem have been considered, such as schedule theory methods, reinforcement learning methods. The practical part is to build a model capable of task prioritization and performer selection based on reinforcement learning algorithms and to conduct a numerical experiment to evaluate its effectiveness and compare it with already known scheduling algorithms.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Теория расписаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Scheduling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Reinforcement learning in scheduling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы обучения с подкреплением для класса задач теории расписания
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: spbu_diploma_ivan_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/33770/2/spbu_diploma_ivan_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,86 MB
resources.filename: reviewSV_Kondratov_review_Petrosyan_OL_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/33770/3/reviewSV_Kondratov_review_Petrosyan_OL_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 258,57 kB