基于CUDA的符号回归算法并行设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关技术与背景知识 | 第11-31页 |
| ·符号回归简介 | 第11-12页 |
| ·基因表达式编程 | 第12-24页 |
| ·基因表达式算法大致流程 | 第12-14页 |
| ·基因表达式算法的个体结构表示方法 | 第14-17页 |
| ·基因表达式算法的适应度函数 | 第17-18页 |
| ·基因表达式算法的遗传算子操作 | 第18-24页 |
| ·GPU 与 CUDA 技术简介 | 第24-29页 |
| ·GPU 的并行编程 | 第24-25页 |
| ·CUDA 技术 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 符号回归算法的并行设计与实现 | 第31-55页 |
| ·符号回归算法描述 | 第31-32页 |
| ·算法的参数控制 | 第32-33页 |
| ·常数项的生成 | 第33-36页 |
| ·基于 CUDA 的符号回归并行算法设计与实现 | 第36-50页 |
| ·基于 CUDA 的符号回归算法流程 | 第36-40页 |
| ·计算 fitness 值的并行 | 第40-42页 |
| ·reduction 的实现 | 第42-50页 |
| ·CUDA 程序优化 | 第50-52页 |
| ·全局存储器访问优化 | 第50-52页 |
| ·共享存储器访问优化 | 第52页 |
| ·常量存储器访问优化 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·实验对比与结果分析 | 第55-60页 |
| ·成功率对比实验 | 第55-58页 |
| ·速度对比实验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·下一步工作 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
