Эволюционный детерминированный алгоритм глобальной оптимизации атомных кластеров Морса
Коварцев А.Н.

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва
(национальный исследовательский университет) (СГАУ)

 

DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-234-240

Аннотация:
В статье предлагается новый эволюционный детерминированный алгоритм глобальной оптимизации геометрических структур кластеров Морса. Эвристики, используемые в алгоритме, основанные на специфических особенностях решаемой задачи, позволили обеспечить ему полиномиальную сложность. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие эффективность предложенного подхода при решении задачи поиска атомных кластеров Морса с минимальной энергией.

Ключевые слова:
кластеры Морса, потенциальная функция Морса, геометрические структуры, глобальная оптимизация, популяция конформаций.

Литература:

  1. Cheng, L. Global Minimum Structures of Morse Clusters as a Function of the Range of the Potential: 81 <= N <= 160 / L. Cheng, J. Yang // Journal of Physical Chemistry A. – 2007. – Vol. 111. – P. 5287- 5293.
  2. Коварцев, А.Н. К вопросу об эффективности параллельных алгоритмов глобальной оптимизации функций многих переменных / А.Н. Коварцев, Д.А. Попова-Коварцева // Компьютерная оптика. – 2011. – Т. 35, № 2. – С. 256-261.
  3. Wales, D. Global Optimization by Basin-Hopping and the Lowest Energy Structures of lennard-jones Clusters Containing up to 110 Atoms / D. Wales, J. Doye // Journal of Physical Chemistry А. – 1997. – Vol. 101. – P. 5111-5116.
  4. The Cambridge Cluster Database [Электронный ресурс]. – URL: http://www-wales.ch.cam.ac.uk/CCD.html (дата обращения: 07.04.2014).
  5. Посыпкин, М.А. Методы и распределенная программная инфраструктура для численного решения задачи поиска молекулярных кластеров с минимальной энергией / М.А. Посыпкин // Труды ПаВТ’2009. – 2009. – С. 528-536.
  6. Pullan, W. Unbiased Geometry Optimization of Morse Atomic Clusters / W. Pullan // WCCI 2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence. – CCIB, Barcelona, Spain. – 2010. – P. 4496-4502.
  7. Lourenço, N. DACCO: A Discrete Ant Colony Algorithm to Cluster Geometry Optimization. / N. Lourenço, F.B. Pereira // GECCO '12 Proceedings of the 14th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. – ACM New York, NY, USA. – 2012. – P. 41-48.
  8. Коварцев, А.Н. Исследование эффективности глобальной параллельной оптимизации функций многих переменных / А.Н. Коварцев, Д.А. Попова-Коварцева, П.В. Аболмасов // Вестник ННГУ. – 2013. – № 3(1). – С. 252-261.

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20