title: Machine Learning methods for Path Planning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Суворова Алена Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Suvorova Alena Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пермяков Марк Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Permakov Mark Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Яковлев Константин Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Akovlev Konstantin Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:45Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086683
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46266
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Нахождение кратчайшего пути в графе - классическая задача, актуальная и на сегодняшний день. Особенно возрастает потребность уметь решать эту задачу для мобильных агентов. В данной работе представлен алгоритм нахождения кратчайшего пути, учитывающий мобильные ограничения агента. Также были созданы модификации этого алгоритма, использующие в поиске предсказания созданной 
  и обученной модели на основе архитектуры трансформера. По результатам экспериментального исследования, использование этих предсказаний повышает эффективность планирования траектории мобильного агента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Finding the shortest path in a graph is a classic problem that is still relevant today. The need to solve this problem for mobile agents is particularly increasing. This work presents an algorithm for finding the shortest path, taking into account the mobile constraints of the agent. Modifications of this algorithm were also created, which utilize predictions made by a trained transformer-based model during the search process. The results of experimental research show that using these predictions improves the efficiency of mobile agent trajectory planning.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск пути
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: планировщик
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансформер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pathfinding
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: planner
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transformer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine Learning methods for Path Planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы машинного обучения в задаче планирования траектории мобильного агента
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Pemyakov_Mark_2024.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46266/2/Pemyakov_Mark_2024.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,53 MB
resources.filename: reviewSV_Permakov_Otzyv_Naucruk.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46266/3/reviewSV_Permakov_Otzyv_Naucruk.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 135,49 kB