izpis_h1_title_alt

CUDA izvedba mehkega modela za simulacijo skupinskega vedenja
ČUK, ANŽE (Avtor), Lebar Bajec, Iztok (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (720,91 KB)
MD5: 3B21AC37F9CC39F53995057AB726CEB9

Izvleček
V diplomskem delu je izvedena implementacija mehkega modela na grafični kartici v okolju CUDA. Model sestavlja ena vrsta entitet. Interakcija poteka med sosednjimi entitetami, kjer je verjetnost interakcije obratno sorazmerna z oddaljenostjo, zato je bil uveden optimizacijski postopek za pridobivanje sosednjih entitet s pomočjo delitve prostora. Proces ugotavljanja interakcije je razdeljen na številne ščepce, ki jih v diplomskem delu podrobneje opišemo. Za zagotavljanje pravilnosti vmesnih in končnih rezultatov smo uporabili JUnit teste in referenčno okolje jFuzzyLogic. Preverjali smo pravilno izbiro soseda, vrednosti posameznih pripadnostnih funkcij ter končno ostro vrednost. Na koncu prikažemo rezultate, kjer smo preverjali čas izvajanja različnih implementacij ter pohitritev rešitve s pomočjo implementacije na grafični kartici.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:mehka logika, CUDA, skupinsko vedenje, optimizacija
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2016
Število ogledov:548
Število prenosov:229
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:CUDA implementation of a fuzzy collecitve behaviour model
Izvleček:
This thesis consists of an implementation of a fuzzy model using the graphics card and the CUDA environment. Our fuzzy model consists of entities, which are all the same type. Entity interaction occurs only between neighbouring entities, where the probability of an interaction is inversely proportional to the distance between the neighbouring entities. For this reason an optimisation of the process of gathering neighbouring entities has been made by dividing the simulation area into bins. The algorithm that drives the entity interaction is implemented with multiple kernels, which are described in detail in this thesis. For the purpose of ensuring the correctness of our results, JUnit tests were used along with the jFuzzyLogic library, which serves as a reference fuzzy logic system. For each entity we tested if the choice of the neighbouring entity was valid. We also tested the individual membership functions and the final crisp output. We conclude this thesis by comparing the execution times of the individual implementations and measuring the speed up value of our graphic card implementation.

Ključne besede:fuzzy logic, CUDA, collective behaviour, optimisation

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj