Перегляд за Автор "Khaidurov V. V."

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Документ
    Варіаційний підхід до обробки зображень з використанням рівнянь математичної фізики
    (СумДПУ імені А. С. Макаренка, 2016) Костевич Б. О.; Kostevych B. O.; Хайдуров В. В.; Khaidurov V. V.
    Рівняння Пуассона використовується у багатьох напрямах науки і техніки. Не дивлячись на те, що рівняння Пуассона історично виникло в процесі розв'язання задач математичної фізики, воно знаходить все більше застосовується і в інших областях, у тому числі в області обробки зображень. За недавній час у цій сфері з'явилася досить велика кількість серйозних робіт, які пропонують алгоритми з використанням рівняння Пуассона у найрізноманітніших завданнях. У роботі були розглянуті наступні задачі: задача про відновлення зображення по полю градієнтів, задача безшовного клонування, задача клонування зі змішуванням градієнтів зображень, задача про редагування області зображення, задача про створення ефекту ночі та зміни освітлюваності. Також досліджено основний принцип переходу від варіаційної постановки задачі при обробці зображень до крайової задачі з використанням самого рівняння Пуассона. Реалізовано інші задачі обробки зображень рівнянням Пуассона у середовищі MatLab. Кожна з розглянутих задач використовує варіаційний підхід для отримання шуканого розв'язку.
  • Документ
    Метод стаи волков и его модификация для решения задачи поиска оптимального пути
    (2017) Сагун А. В.; Sahun A. V.; Хайдуров В. В.; Khaidurov V. V.; Кунченко-Харченко В. І.; Kunchenko-Kharchenko V. I.
    Сегодня все больше и больше реальных технических задач сводится к решению задачи поиска оптимального пути (задача коммивояжера). Как известно, эта задача относится к классу NP полных задач. В данной работе рассматривается классическая задача коммивояжера. Решение задачи проводится алгоритмом «стаи волков» и его модификацией. Произведен сравнительный анализ рассмотренных алгоритмов с разными эффективными алгоритмами решения данного типа задач. К сожалению, не существует универсальных алгоритмов решения задач оптимизации [2]. Практика показывает, что градиентные численные методы не могут быть применимы к данной задаче ввиду ряда причин [3]. Основная причина – это время работы этих алгоритмов на рассматриваемой задаче и их вычислительная сложность. В статье предложена модификация классического метода поиска глобального оптимума целевой функции стаей волков.