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Particle Swarm Optimization for energy minimization of molecular systems.

機譯:用于最小化分子系統(tǒng)能量的粒子群優(yōu)化。

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摘要

The minimization of a potential energy function can be used to provide insight into the ground state configuration of a wide range of molecular systems. Optimization problems of this type can be challenging for deterministic (e.g. line search) optimization algorithms due to the size of the search space and the large number of local minima that are inherent within molecular configuration problems. We describe how Particle Swarm Optimization, a stochastic optimization algorithm inspired by flocking behavior, can be used to accurately and efficiently solve energy minimization problems associated with molecular systems.
機譯:勢能函數(shù)的最小化可用于深入了解各種分子系統(tǒng)的基態(tài)構(gòu)型。由于搜索空間的大小和分子構(gòu)型問題中固有的大量局部最小值,這種類型的優(yōu)化問題對于確定性(例如線搜索)優(yōu)化算法可能具有挑戰(zhàn)性。我們描述了粒子群優(yōu)化,一種受植絨行為啟發(fā)的隨機優(yōu)化算法,可用于準確有效地解決與分子系統(tǒng)相關(guān)的能量最小化問題。

著錄項

  • 作者

    Hickman, David A.;

  • 作者單位

    Colorado School of Mines.;

  • 授予單位 Colorado School of Mines.;
  • 學(xué)科 Mathematics.
  • 學(xué)位 M.S.
  • 年度 2014
  • 頁碼 63 p.
  • 總頁數(shù) 63
  • 原文格式 PDF
  • 正文語種 eng
  • 中圖分類
  • 關(guān)鍵詞

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