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J-GLOBAL ID：201702288286601986   整理番号：17A0219424

構造探索におけるホタルアルゴリズム

Firefly Algorithm for Structural Search

著者 (2件)： AVENDANO-FRANCO Guillermo (West Virginia Univ., West Virginia, USA) ,  ROMERO Aldo H. (West Virginia Univ., West Virginia, USA)
資料名： Journal of Chemical Theory and Computation  (Journal of Chemical Theory and Computation)
巻： 12  号： 7  ページ： 3416-3428  発行年： 2016年07月 
JST資料番号： W2328A  ISSN： 1549-9618  CODEN： JCTCCE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この本稿では,構造検索に適用されるホタル(FF)法と呼ばれるグローバルサーチャの実装,実装の詳細,および有限および周期構造の両者へのこの方法の適用を与えた。このFFアルゴリズムを用いて物質の計算構造予測の問題にアプローチした。FF法は,化学組成から出発し,場合によっては類似の構造の事前知識を用いて,既知の安定な構造だけでなく,様々な新規な競合準安定構造を予測することができる。本稿では,マルチモーダルなグローバルサーチャーとしてのアルゴリズムの長所と限界に焦点を当てている。アルゴリズムは,材料分析のためのオープンソースのPythonライブラリであるPyChemia(https://github.com/MaterialsDiscovery/PyChemia)のソフトウェアパッケージに実装した。van der Waalsクラスタと結晶構造へのこの方法の応用を与えた。FF法は,他の集団ベースのグローバルサーチャーと比較して競争力があることを示した。

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *人工知能 ,  *検索 ,  *化学構造検索 ,  化学組成 ,  *予測 ,  オブジェクト指向言語 ,  構造 ,  クラスタ分子 ,  プログラムパッケージ ,  多モード
準シソーラス用語： *ホタルアルゴリズム ,  *グローバル検索 ,  *構造予測 ,  準安定性 ,  Python ,  クラスター構造 ,  マルチモーダル

分類 (3件)： 原子・分子のクラスタ  (BH09030O) ,  結晶学一般  (BK05010Z) ,  物理化学一般その他  (CB01030T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 探索 ,  ホタルアルゴリズム