基于GPU并行计算的响应面快速寻优算法及应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究应用现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 响应面模型的全局最优化方法 | 第15-18页 |
| 1.2.2 GPU应用的国内外现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 多项式响应面快速寻优算法 | 第22-35页 |
| 2.1 寻优算法 | 第22-25页 |
| 2.1.1 模拟退火算法 | 第22-23页 |
| 2.1.2 二次规划及序列二次规划算法 | 第23-25页 |
| 2.2 基于稀疏表达勒让德多项式响应面模型 | 第25-27页 |
| 2.2.1 拉丁超立方抽样方法 | 第26页 |
| 2.2.2 响应面的构建流程 | 第26-27页 |
| 2.3 响应面的全局最优化实验 | 第27-33页 |
| 2.3.1 多波峰波谷型响应面寻优 | 第28-32页 |
| 2.3.2 高阶高维响应面的小区间寻优方法 | 第32-33页 |
| 2.4 CPU与GPU寻优算法流程对比 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 GPU并行计算寻优 | 第35-47页 |
| 3.1 GPU硬件结构 | 第35-37页 |
| 3.2 CUDA编程模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 GPU与CPU异构编程模式 | 第37-38页 |
| 3.2.2 CUDA线程层次 | 第38-40页 |
| 3.2.3 CUDA内核 | 第40-41页 |
| 3.3 CUDA的内存结构 | 第41-43页 |
| 3.3.1 寄存器 | 第42页 |
| 3.3.2 共享内存 | 第42-43页 |
| 3.3.3 常量内存 | 第43页 |
| 3.3.4 全局内存 | 第43页 |
| 3.4 CUDA的c-mex代码分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 数值实验验证与分析 | 第47-62页 |
| 4.1 算法验证 | 第47-48页 |
| 4.1.1 实验平台 | 第47-48页 |
| 4.1.2 标准测试函数 | 第48页 |
| 4.2 一维响应面模型 | 第48-51页 |
| 4.3 二维响应面模型 | 第51-57页 |
| 4.3.1 平坦型二维响应面 | 第51-54页 |
| 4.3.2 常规二维响应面 | 第54-57页 |
| 4.4 六维响应面模型 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于GPU并行计算寻优的工程案例 | 第62-71页 |
| 5.1 夹心板材的最优扰度 | 第62-66页 |
| 5.2 发动机活塞运动周期 | 第66-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-74页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
