本文關(guān)鍵詞：基于GPU加速的細(xì)粒度模型并行免疫算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于GPU加速的細(xì)粒度模型并行免疫算法研究姓名:張立花申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:錢昆明20091217大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要免疫系統(tǒng)是目前已知的最精妙復(fù)雜的身體抵御外部有害物質(zhì)的系統(tǒng),它猶如一支訓(xùn)練有素的精銳部隊(duì),捍衛(wèi)機(jī)體的健康。免疫細(xì)胞會對入侵者產(chǎn)生記憶,當(dāng)下次同樣的抗原入侵時,便以此抗體將其消滅,這正是“疫苗預(yù)防接種”的基本原理。人工免疫系統(tǒng)作為人工智能研究的一個新領(lǐng)域,期望借鑒生物免疫系統(tǒng)的信息處理機(jī)理和功能,進(jìn)一步豐富人工智能能的研究手段,也可以說,生物免疫學(xué)的發(fā)展推動了人工智能的研究。免疫系統(tǒng)的特點(diǎn)和作用機(jī)理對工程應(yīng)用中許多復(fù)雜問題的求解有重要的啟示和借鑒作用,作為一種智能優(yōu)化計算方法,在實(shí)際工程中表現(xiàn)出巨大的潛力。但是在數(shù)值建模和優(yōu)化計算等領(lǐng)域中,在處理大量數(shù)據(jù)和求解大規(guī)模復(fù)雜問題時,免疫算法(hnmuneAlgoritlllll,IA)仍然需要大量的計算時間,而并行的認(rèn)算法能極大地降低問題求解時間。針對n在解決大規(guī)模優(yōu)化問題時需要消耗大量的時間無法達(dá)到實(shí)時性的問題,結(jié)合GPU的高速并行性,本文提出了一種基于GPU(GraphicsProcessingunit,GPU)加速的細(xì)粒度并行免疫算法。puteUnifiedDevi... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處.

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