GPU并行免疫算法在冷轧生产调度中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·相关问题描述 | 第11-14页 |
| ·智能优化算法 | 第11页 |
| ·并行计算 | 第11-13页 |
| ·智能算法的并行化 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| ·相关问题研究现状 | 第14-15页 |
| ·冷轧机组调度问题 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 2 免疫算法 | 第18-26页 |
| ·基本理论 | 第18-24页 |
| ·免疫系统概述 | 第18-20页 |
| ·算法原理 | 第20-24页 |
| ·相关研究现状 | 第24页 |
| ·免疫算法在生产调度中的应用 | 第24-26页 |
| 3 并行免疫算法 | 第26-45页 |
| ·GPU通用计算 | 第26-28页 |
| ·统一设备架构CUDA | 第28-33页 |
| ·基于GPU的并行免疫算法 | 第33-45页 |
| ·基于CUDA的随机数处理 | 第33-34页 |
| ·TSP问题描述 | 第34页 |
| ·并行算法求解TSP问题 | 第34-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-45页 |
| 4 冷轧机组生产调度问题 | 第45-53页 |
| ·问题描述 | 第45-49页 |
| ·数学模型 | 第49-51页 |
| ·并行算法流程设计 | 第51-53页 |
| 5 冷轧机组生产计划调度系统实现 | 第53-56页 |
| ·B/S架构下的系统实现 | 第53-54页 |
| ·数据库结构 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |