"基于MATLAB环境下GPU并行计算的Petri网状态空间研究"

本论文研究了基于MATLAB环境下GPU并行计算的Petri网状态空间，通过对Petri网模型和分析方法的研究，结合可达图分析和并行计算的理论，探索了在计算大规模Petri网状态空间中GPU并行计算的应用。Petri网最初被设计为描述异步并发计算机通信协议系统的模型和分析方法，经过六十多年的发展，被广泛应用于软件设计、故障诊断、数据分析等领域。而基于可达图的Petri网模型分析方法是最为可靠、适用领域最为广泛的方法。 论文指出，可达图反映了整个Petri网的动态行为，并且通过可达图分析Petri网模型的可达性，可以分析有界性、活性、安全性等Petri网模型中重要的性质。然而，可达图即Petri网状态空间的大小与模型结构和初始标识有关，当这些影响因素规模增大时，状态空间规模将成指数增加。传统的串行程序往往需要很长时间才可能计算出大规模的状态空间，甚至无法在可接受的时间内或计算代价下获得完整可达图。 在此背景下，计算机技术的不断发展为解决复杂系统的大规模计算问题提供了新的思路。并行计算被应用在各个领域，为计算大规模Petri网的状态空间带来了新的可能。GPU作为一种拥有数百个内核的硬件单元，能够运行数千个并发硬件线程，在处理大规模密集型数据以及数据并行的问题方面具有很大的优势。而随着通用并行架构CUDA的推出，GPU在通用计算领域也越来越普及，并在解决大规模计算问题方面展现出了巨大的潜力。 在本文的研究中，通过对GPU并行计算原理和机制的分析，结合MATLAB环境下的编程实践，实现了基于GPU并行计算的Petri网状态空间的研究。研究结果表明，GPU并行计算能够大大提高计算速度，有效缩短了计算大规模Petri网状态空间所需的时间。论文还对GPU并行计算的优势和局限性进行了分析，提出了一些改进的建议，指出了未来研究方向和发展趋势。 总的来说，本论文的研究成果对于解决大规模Petri网状态空间计算问题具有一定的理论和实践意义，对于推动GPU并行计算在Petri网模型分析领域的应用也具有一定的参考价值。在未来的研究中，可以进一步深入探讨GPU并行计算在其他领域的应用，为解决大规模计算问题提供更多新的方法和思路。