Razvoj umjetne inteligencije za rješavanje Sudoku zagonetki

završni rad

• Naslov (engleski): Development of an artificial intelligence for solving the Sudoku puzzle
• Autor: Ian Marković
• Mentor: Marko Đurasević (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Đurasević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Hrvatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ana Barić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-06-27, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu proučene su Sudoku zagonetke i njihovo rješavanje pomoću umjetne inteligencije. Obrađeni su postojeći algoritmi za rješavanje Sudoku zagonetki, uz njihove prednosti i nedostatke. Zatim je obrađena tema umjetne inteligencije uz vrste i tehnike dosad osmišljenih modela. Uspoređuju se sličnosti jednostavnih modela s postojećim algoritmima te se komentira novi pogled na rješavanje problema koji omogućuju kompleksniji modeli. Implementira se model umjetne inteligencije za rješavanje Sudoku zagonetki te se analiziraju performanse. Uspoređuju se performanse modela s performansama postojećih algoritama. Obrađuju se razlike u performansama te zaključuje o prednostima i nedostatcima odabira rješavanja Sudoku zagonetki na jedan od ta dva načina.

Sažetak (engleski)

This paper studied Sudoku puzzles and the methods for solving them using artificial intelligence. Existing algorithms for solving Sudoku puzzles are discussed, including their advantages and disadvantages. Then the topic of artificial intelligence, including its types and implementation techniques, is explained. The similarity between the simplest of such models and existing algorithms is noticed, while also elaborating on the novel take on finding solutions of existing problems that complex models of artificial intelligence provide. One such model is implemented, and its performance is analysed. The differences in the performances of the model and the existing algorithms are studied, concluding the advantages and the disadvantages of choosing one of the analysed options to solve Sudoku puzzles.

• Ključne riječi: Sudoku; iscrpno pretraživanje; umjetna inteligencija; neuronska mreža; model dubokog učenja; točnost modela; vremenska složenost; Python; TensorFlow; Keras
• Ključne riječi (engleski): Sudoku; brute force approach; artificial intelligence; neuron network; deep learning; model accuracy; time complexity; Python; TensorFlow; Keras
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:056252
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:27:57