Ito ang Linux app na pinangalanang Cuda Simulated Annealing GPU Route Plan na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang SimulatedAnnealingForMultiUAVs.7z. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Cuda Simulated Annealing GPU Route Plan sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA LALAKI
Ad
Cuda Simulated Annealing GPU Route Plan
DESCRIPTION
Isang Optimized na GPU-Accelerated Route Planning ng Multi-UAV Systems Gamit ang Simulated Annealing Article CUDA CODE
Ang paggamit ng maraming unmanned aerial vehicle (UAV) sa isang partikular na misyon ay ginagawang mas kumplikado at mas mabagal ang pagpaplano ng ruta ng paglipad. Upang makakuha ng mas mahusay na pagganap, sa panitikan, karamihan sa mga mananaliksik ay nagmumungkahi ng paggamit ng mga evolutionary algorithm at mga diskarte sa artificial intelligence batay sa heuristics bilang mga diskarte sa pag-optimize. Bilang karagdagan dito, ang mga parallel programming approach ay nagdaragdag sa pagganap ng pagkalkula. Samakatuwid, ang pag-aaral na ito ay nakatuon upang talakayin at lutasin ang problema sa pagpaplano ng ruta para sa mga multi-UAV system sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte sa pag-optimize batay sa isang evolutionary algorithm: simulated annealing. Ang gastos sa paglalakbay at oras ng pagpapatupad ay pinababa sa gawaing ito sa pamamagitan ng pag-optimize sa algorithm at code. Nagpatupad kami ng parallel solution na nakabatay sa CPU upang ihambing ang mga resulta sa GPU-accelerated. Ang kahusayan at pagiging epektibo ng aming parallelized at optimized na solusyon
Mga tampok
- CUDA
- GPU
- Simulated Annealing
- Parallel Programming
- Pagpaplano ng Ruta
- Maraming UAV
Interface ng gumagamit
Console/Terminal
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/route-planning-simulated-gpu/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
