Dies ist die Linux-App namens Route Planning Simulated Annealing GPU, deren neueste Version als SimulatedAnnealingForMultiUAVs.7z heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Route Planning Simulated Annealing GPU mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Routenplanungs-Simulations-Annealing-GPU
BESCHREIBUNG
Eine optimierte GPU-beschleunigte Routenplanung von Multi-UAV-Systemen mit Simulated Annealing Artikel CUDA CODE
Der Einsatz mehrerer unbemannter Luftfahrzeuge (UAV) in einer bestimmten Mission macht die Flugroutenplanung komplizierter und langsamer. Um eine bessere Leistung zu erzielen, schlagen die meisten Forscher in der Literatur vor, evolutionäre Algorithmen und auf Heuristiken basierende Ansätze der künstlichen Intelligenz als Optimierungstechniken zu verwenden. Darüber hinaus erhöhen parallele Programmieransätze die Rechenleistung. Daher konzentriert sich diese Studie darauf, das Routenplanungsproblem für Multi-UAV-Systeme zu diskutieren und zu lösen, indem Optimierungstechniken verwendet werden, die auf einem evolutionären Algorithmus basieren: simuliertes Annealing. Reisekosten und Ausführungszeit werden in dieser Arbeit durch Optimierung von Algorithmus und Code reduziert. Wir haben eine CPU-basierte parallele Lösung implementiert, um die Ergebnisse mit der GPU-beschleunigten zu vergleichen. Die Effizienz und Effektivität unserer parallelisierten und optimierten Lösung
Eigenschaften
- CUDA
- GPU
- Simuliertes Tempern
- Parallele Programmierung
Benutzeroberfläche
Konsole/Terminal
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/route-planning-simulated-gpu/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
