Molecular force field parametrization using multi-objective evolutionary algorithms
Molecular force field parametrization using multi-objective evolutionary algorithms
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使用多目标进化算法进行分子力场参数化
DOI：
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Teich
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sanaz Mostaghim;M. Hoffmann;Peter H. Konig;T. Frauenheim;J. Teich
我们提出了一种新的工具，通过使用多目标优化算法与一组新的物理动机的目标函数的分子力场的参数化。新的方法是验证在参数化的键项的伯醇的同源系列。多目标进化算法（MOEAs），特别是多目标粒子群优化（MOPSO）的应用。结果表明，在这种情况下，MOPSO找到更高的收敛性比MOEA方法的解决方案。结果的物理分析证实了MOPSO方法的性能和目标函数的选择。
We suggest a novel tool for the parametrization of molecular force fields by using multi-objective optimization algorithms with a new set of physically motivated objective functions. The new approach is validated in the parametrization of the bonded terms for the homologous series of primary alcohols. Multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) and particularly multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) are applied. The results show that in this case MOPSO finds solutions with higher convergence than the MOEA method. Physical analysis of the results confirms the performance of the MOPSO method and the choice of objective functions.
影响因子：
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作者：
J. Ponder;D. Case
通讯作者：
J. Ponder;D. Case