本文關(guān)鍵詞：基于GPU的并行植物模擬生長算法

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【摘要】：為提高植物模擬生長算法求解性能,基于GPU SIMT執(zhí)行模型對算法步驟進行詳細并行化設(shè)計并繪制算法流程圖。算法代碼利用C++和CUDA實現(xiàn),能夠在CPU+GPU混合架構(gòu)平臺上運行;在此基礎(chǔ)上,利用7個不同類型的基準測試函數(shù)對算法進行測試,與串行算法代碼進行對比。分析結(jié)果表明,在保證求解質(zhì)量的前提下,相比串行算法,該并行算法將目標函數(shù)復(fù)雜的大規(guī)模問題的求解效率提升了十幾倍到幾百倍,其加速比較好,不同變量維數(shù)下的求解時間增加不明顯,驗證了當前工作的可行性和有效性。
【作者單位】： 南華大學(xué)核科學(xué)技術(shù)學(xué)院;煙臺大學(xué)光電信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 植物模擬生長算法 并行化 圖形處理器 統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu) 混合架構(gòu)平臺
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(11375085) 國家磁約束聚變能發(fā)展專項基金項目(2014GB108002)
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言植物模擬生長算法(plant growth simulation algorithm,PGSA)[1,2]因其步驟簡潔,參數(shù)少且初始值選取條件寬松,全局搜索能力強,算法穩(wěn)定性好等優(yōu)點,近年來在國內(nèi)外有關(guān)整數(shù)規(guī)劃、組合優(yōu)化等方面的研究及應(yīng)用迅速增多[3-10]。這期間相關(guān)文獻圍繞生長點集合容量操作方式(分

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【相似文獻】

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本文編號：744101