Щестюк, НаталіяРадучич, Олеся2026-08-132026-08-132026https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/40855The secretary problem is a classical model of optimal stopping theory used to analyse decision-making processes under uncertainty. In real-world scenarios such as labour markets or business partnerships, the selection process is two-sided and requires mutual agreement, which significantly limits the applicability of classical analytical methods. This thesis presents an LSTM-based neural network trained with the Actor-Critic method that learns an optimal stopping strategy for the two-sided secretary problem. The environment models a sequential selection process in which a successful outcome requires simultaneous agreement from both parties. The training dynamics are examined and a comparative analysis with the classical threshold strategy is conducted via Monte Carlo simulation. The LSTM model consistently outperforms the classical threshold strategy across all considered metrics — average pair quality, absolute candidate rank, and speed of reaching mutual agreement.Задача секретаря є класичною моделлю теорії оптимальних зупинок, яка використовується для аналізу процесів прийняття рішень в умовах невизначеності. У реальних сценаріях, таких як ринок праці чи бізнес-партнерства, процес вибору є двостороннім і потребує взаємної згоди сторін, що суттєво ускладнює застосування класичних аналітичних методів. У роботі розроблено нейронну мережу на основі архітектури LSTM, навчену методом Actor-Critic, яка формує оптимальну стратегію зупинки у двосторонній задачі секретаря. Середовище моделює послідовний вибір, у якому успішний результат досягається лише за умови одночасної згоди обох сторін. Досліджено процес навчання моделі та проведено порівняльний аналіз із класичною пороговою стратегією методом Монте-Карло. LSTM-модель стабільно перевершує класичну порогову стратегію за всіма розглянутими показниками — середньою якістю обраних пар, абсолютним рангом кандидатів та швидкістю досягнення взаємної згоди.ukзадача секретарятеорія оптимальних зупинокдвосторонній вибірметод Монте-Карлоприйняття рішеньActor-CriticLSTMбакалаврська роботаЗастосування нейронних мереж до двосторонньої задачі секретаряOther