Stochastic Analysis of a Queue Length Model Using a Graphics Processing Unit

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F12%3A00196698" target="_blank" >RIV/68407700:21260/12:00196698 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985556:_____/12:00381577

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.2478/v10158-012-0007-2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.2478/v10158-012-0007-2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.2478/v10158-012-0007-2" target="_blank" >10.2478/v10158-012-0007-2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Stochastic Analysis of a Queue Length Model Using a Graphics Processing Unit

Popis výsledku v původním jazyce

Mathematical modeling is an inevitable part of system analysis and design in science and engineering. When a parametric mathematical description is used, the issue of the parameter estimation accuracy arises. Models with uncertain parameter values can beevaluated using various methods and computer simulation is among the most popular in the engineering community. Nevertheless, an exhaustive numerical analysis of models with numerous uncertain parameters requires a substantial computational effort. Thepurpose of this paper is to show how the computation can be accelerated using a parallel configuration of graphics processing units (GPU). The assessment of the computational speedup is illustrated with a case study. The case study is a simulation of Highway Capacity Manual 2000 Queue Model with selected uncertain parameters. The computational results show that the parallel computation solution is efficient for larger amount of samples when the initial and communication overhead of paral

Název v anglickém jazyce

Stochastic Analysis of a Queue Length Model Using a Graphics Processing Unit

Popis výsledku anglicky

Mathematical modeling is an inevitable part of system analysis and design in science and engineering. When a parametric mathematical description is used, the issue of the parameter estimation accuracy arises. Models with uncertain parameter values can beevaluated using various methods and computer simulation is among the most popular in the engineering community. Nevertheless, an exhaustive numerical analysis of models with numerous uncertain parameters requires a substantial computational effort. Thepurpose of this paper is to show how the computation can be accelerated using a parallel configuration of graphics processing units (GPU). The assessment of the computational speedup is illustrated with a case study. The case study is a simulation of Highway Capacity Manual 2000 Queue Model with selected uncertain parameters. The computational results show that the parallel computation solution is efficient for larger amount of samples when the initial and communication overhead of paral

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/MEB091015" target="_blank" >MEB091015: Identifikace systémů pro dopravní aplikace pomocí Gaussovských procesů</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Transactions on Transport Sciences

ISSN

1802-971X

e-ISSN

—

Svazek periodika

5

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

55-62

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—