| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·源强反算问题研究背景及国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·问题背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·GPU通用计算概述及发展 | 第13-18页 |
| ·GPU通用计算概述 | 第13-15页 |
| ·GPU通用计算发展 | 第15-18页 |
| ·遗传算法概述及发展现状 | 第18-19页 |
| ·遗传算法概述 | 第18页 |
| ·遗传算法研究现状 | 第18-19页 |
| ·利用GPU研究源强反算问题的意义 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第20-21页 |
| 2 基于GPU的并行遗传算法 | 第21-46页 |
| ·CUDA编程模型 | 第21-27页 |
| ·线程的组织结构 | 第21-24页 |
| ·存储器的层次结构 | 第24-25页 |
| ·CUDA执行模型 | 第25-27页 |
| ·传统遗传算法 | 第27-30页 |
| ·基于CUDA的并行遗传算法 | 第30-45页 |
| ·算法模型设计与算法流程 | 第30-34页 |
| ·Grid与Block的维度设计 | 第34-36页 |
| ·遗传算子的并行化处理 | 第36-41页 |
| ·种群迁移策略 | 第41-43页 |
| ·存储器访问优化 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于GPU的并行遗传算法在源强反算问题中的应用 | 第46-54页 |
| ·毒气泄漏的特点及致因分析 | 第46-47页 |
| ·毒气泄漏特点 | 第46页 |
| ·毒气泄漏的致因分析 | 第46-47页 |
| ·源强反算模型的选择与求解 | 第47-49页 |
| ·基于GPU并行遗传算法的源强反算问题求解流程 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |