Вперше запропоновано ярусно-паралельні моделі прискореної рядкової та блочної обробки напівтонових зображень, які за рахунок попереднього розподілу вихідного зображення на групи рядків або блоків дозволяють уникнути "прокляття розмірності" та прискорити процес оцінювання зображень. Вперше надано метод прискореної скелетонізації бінарного зображення на основі бітових масок, який за рахунок одночасного використання 36-ти бітових масок дозволяє прискорити процес виділення осьової лінії зображення, а також зменшити обчислювальну складність на порядок у порівнянні з існуючими ітеративними методами скелетонізації. Вдосконалено узагальнену модель процесу обробки напівтонових зображень, яка на відміну від існуючих, передбачає послідовно-паралельне виконання бінаризації виділеної області інтересу, скелетонізації та нейромережевої класифікації, що дозволяє суттєво скоротити час обробки вхідного напівтонового зображення. Встановлено метод класифікації напівтонових зображень за допомогою штучної нейронної мережі персептронного типу, в якому на відміну від існуючих, автоматично виконується рівномірний адаптивний розподіл груп нейронів по потоках у залежності від розміру зображення та завантаження потоків для паралельного обчислення, а також забезпечення найбільш рівномірного завантаження обчислювальних потоків, що дозволяє прискорити процес обробки зображень великої розмірності.

Алгоритми пошуку слів-образів у тексті мають широке застосування - контекстний пошук у базах та банках даних, бібліографічний пошук, пошук фрагменту тексту та його заміна при редагуванні тексту, у задачах стиску даних, алгоритмах прогнозування тощо, що зумовлює актуальність розробки нових алгоритмів, а також вдосконалення та адаптацію існуючих алгоритмів для реалізації на високопродуктивних обчислювачах. Мета дослідження - модифікація алгоритму Бойєра-Мура пошуку слів-образів у тексті для досягнення скорочення часу пошуку тексту завдяки використанню методів паралельних обчислень та декомпозиції вихідних даних. Вдосконалено існуючий алгоритм Бойєра-Мура пошуку слів-образів у тексті завдяки використанню методів паралельних обчислень та декомпозиції вихідних даних, що призвело до скорочення часу пошуку слів-образів у текстах великого обсягу. Виконано огляд існуючих алгоритмів пошуку слів-образів у тексті, який показав найнижчу трудомісткість алгоритму Бойєра-Мура. Розроблено дві прискорені модифікації алгоритму Бойєра-Мура з простою та адаптивною декомпозицією даних. Аналіз результатів яких показав, що кількість помилкових спрацьовувань при адаптивній декомпозиції прагне до 0, на відміну від простої декомпозиції вхідних даних. Аналіз часу виконання алгоритмів показав, що на маленьких обсягах вихідного тексту, використання паралельних технологій для систем із загальною пам'яттю не є виправданим, оскільки часу на породження паралельних потоків витрачається більше, аніж на компаративні операції.

Алгоритми пошуку слів-образів у тексті мають широке застосування - контекстний пошук у базах та банках даних, бібліографічний пошук, пошук фрагменту тексту та його заміна при редагуванні тексту, у задачах стиску даних, алгоритмах прогнозування тощо, що зумовлює актуальність розробки нових алгоритмів, а також вдосконалення та адаптацію існуючих алгоритмів для реалізації на високопродуктивних обчислювачах. Мета дослідження - модифікація алгоритму Бойєра-Мура пошуку слів-образів у тексті для досягнення скорочення часу пошуку тексту завдяки використанню методів паралельних обчислень та декомпозиції вихідних даних. Вдосконалено існуючий алгоритм Бойєра-Мура пошуку слів-образів у тексті завдяки використанню методів паралельних обчислень та декомпозиції вихідних даних, що призвело до скорочення часу пошуку слів-образів у текстах великого обсягу. Виконано огляд існуючих алгоритмів пошуку слів-образів у тексті, який показав найнижчу трудомісткість алгоритму Бойєра-Мура. Розроблено дві прискорені модифікації алгоритму Бойєра-Мура з простою та адаптивною декомпозицією даних. Аналіз результатів яких показав, що кількість помилкових спрацьовувань при адаптивній декомпозиції прагне до 0, на відміну від простої декомпозиції вхідних даних. Аналіз часу виконання алгоритмів показав, що на маленьких обсягах вихідного тексту, використання паралельних технологій для систем із загальною пам'яттю не є виправданим, оскільки часу на породження паралельних потоків витрачається більше, аніж на компаративні операції.

Запропоновано узагальнену модель системи класифікації сканованих документів, яка являє організаційно-функціональний, технологічний і програмно-технічний комплекс для класифікації або категоризації документу за ключовими словами, які визначаються частотним словником. Актуальність теми дослідження полягає у скороченні часу впорядкування нових інформаційних ресурсів, що надходять до сховища, завдяки збільшенню швидкості роботи методів покращення якості вихідного зображення безпосередньо перед обробкою та аналізом тексту. Аналіз результатів довів ефективність та доцільність використання обчислювачів із масовим паралелізмом для виконання таких задач, як шумопригнічення та зміна значення колірних каналів вихідного повнокольорового зображення, досягаючи прискорення до 53,51 % у порівнянні із використанням обчислювального ресурсу центрального процесору.

У сучасному світі є потреба у застосуванні автоматизованих систем в області транспортної логістики, з метою заощадження ресурсів. При побудові шляху переміщення транспорту виникають проблеми знаходження оптимального маршруту з врахуванням додаткових обмежень, таких як вантажопідйомність транспортних засобів або часові вікна клієнтів. У зв'язку з цим є необхідність вдосконалення існуючих засобів вирішення задачі маршрутизації транспорту. Мета роботи - створення гібридного методу рішення задачі маршрутизації транспорту з урахуванням додаткових обмежень. Об'єктом дослідження є процес пошуку оптимальних маршрутів в умовах обмеження вантажопідйомності та врахування часових вікон. Предметом дослідження є алгоритми для рішення задач маршрутизації транспорту з урахуванням заданих обмежень. Розглянуто особливості застосування гібридного підходу, заснованого на використанні генетичного та класичних алгоритмів, для вирішення задачі маршрутизації транспорту з урахуванням додаткових обмежень. Представлені результати експериментальних досліджень, що демонструють переваги та недоліки кожного з розглянутих алгоритмів для рішення поставленої задачі. Висновок: найбільшу точність та швидкодію забезпечує запропонований гібридний підхід на основі генетичного алгоритму та модифікованого жадібного алгоритму.