基于GPU加速遗传算法的Halo轨道生成方法

摘要：

　　基于统一计算设备架构构建的图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)众多运算颗粒,可用于遗传算法个体业务函数的并行调用以起到加速遗传算法的作用。本文重点研究GPU加速遗传算法的程序实现,并针对低配置GPU不支持双精度浮点运算的不足,通过扩展字节等方式构造出双浮点精度的改良算法。随后将改进后的遗传算法用于研究Halo轨道的生成问题,克服传统算法对6×6维状态转移矩阵等先决条件的需求。优化结果表明GPU加速性能和双浮点精度改进设计等效果良好。

关键词： 遗传算法 图形处理器 轨道构造 业务函数

作者: Xu Ming 徐明 Wang Jinlong 王金龙 Zhou Nan 周楠 Xu Shijie 徐世杰

作者单位: School of Astronautics, Beihang University, Beijing 100191, China 北京航空航天大学宇航学院,北京 100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 首届中国科学院超级计算应用大会(SCA2011)

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 104-112

在线出版日期: 2011-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）