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首页> 外文会议>システム制御情報学会研究発表講演会 >人工進化に基づく二重倒立振子制御問題のGPUへの実装
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人工進化に基づく二重倒立振子制御問題のGPUへの実装

机译：基于人工演进到GPU的人工演进来实现双重令人难度的摆动控制问题

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人工神経回路網（Artificial Neural Networks：ANN）には進化計算を用いて学習を試みる研究領域があり，EANN （Evolving Artificial Neural Networks）と呼ばれている．EANN では進化の過程において，個体の評価毎にシミュレーションを繰り返し行う必要がある．そのため，計算量が膨大であるという課題がある．そこで，GPU（Graphics Processing Unit）を用いた並列計算に着目する．GPU はグラフィックス処理を専門に行うプロセッサである．しかし，GPUの急速な性能向上や，GPU 向けのC 言語の統合開発環境としてCUDA （Compute Unified Device Architecture）[1] が登場したことにより，汎用的な処理への利用が盛hに行われている．さらに，2010 年にNVIDIA 社から発表された次世代のGPU アーキテクチャであるFermi では，汎用計算により適した改良が加えられている．これにより，適用範囲の拡大が期待されている．本研究では，EANN を用いた二重倒立振子制御問題をベンチマークとして取り扱い，Fermi アーキテクチャへの実装法を議論し，その有効性を検証する．なお，進化計算には遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms：GA）を適用する．
机译：人工神经网络（ANN）的研究领域，试图利用进化计算得知，被称为EANN（进化神经网络）。 EANN需要重复模拟，以评估进化过程中的个人。因此，存在计算量巨大的问题。因此，专注于使用GPU（图形处理单元）的并行计算。 GPU是一个专门从事图形处理的处理器。然而，随着GPU的快速性能改进和CUDA（统一计算设备架构）[1]出现，作为GPU的集成开发环境，在H.草案进行使用了通用处理有。此外，在Fermi，这是NVIDIA于2010年宣布的下一代GPU架构，通用计算已添加通用计算。这有望扩大应用范围。在这项研究中，我们处理使用EANN作为基准的双层参与摆控制问题，讨论FERMI架构的实现方法，验证其有效性。此外，遗传算法：GA适用于演进计算。

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