群体仿真算法研究及疏散仿真系统开发
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 群体仿真及疏散仿真研究现状 | 第14-24页 |
| ·群体仿真算法 | 第14-21页 |
| ·基于模型的方法 | 第14-15页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第15-16页 |
| ·开源群体仿真软件介绍 | 第16-21页 |
| ·疏散仿真研究现状 | 第21-23页 |
| ·国外研究现状 | 第21-22页 |
| ·国内研究现状 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于视觉信息指导的群体仿真方法 | 第24-38页 |
| ·仿真方法框架 | 第24页 |
| ·仿真方法模型 | 第24-29页 |
| ·智能体速度方向 | 第26-28页 |
| ·智能体速度大小 | 第28-29页 |
| ·方法模型参数训练过程 | 第29-31页 |
| ·仿真实验结果 | 第31-37页 |
| ·方法的仿真效果 | 第31-36页 |
| ·方法的性能分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 群体仿真的GPU并行加速 | 第38-55页 |
| ·并行编程 | 第38页 |
| ·GPGPU介绍 | 第38-40页 |
| ·CUDA介绍 | 第40-44页 |
| ·CUDA框架 | 第40-41页 |
| ·CUDA编程模型 | 第41-44页 |
| ·群体仿真的CUDA加速 | 第44-48页 |
| ·OpenSteer库仿真流程 | 第44页 |
| ·OpenSteer的并行化 | 第44-45页 |
| ·程序的并行化 | 第45-48页 |
| ·CUDA Kernels | 第48页 |
| ·性能优化 | 第48-52页 |
| ·显存访问的优化 | 第49-50页 |
| ·指令流的优化 | 第50页 |
| ·资源平衡的调整 | 第50-51页 |
| ·存储器访问的优化 | 第51-52页 |
| ·CUDA并行加速实验结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 群体仿真系统 | 第55-64页 |
| ·系统模块框架 | 第55-56页 |
| ·演示子系统模块 | 第56-59页 |
| ·疏散仿真模块 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |
