TÃcnicas de inteligÃncia artificial utilizadas em mÃtodos de otimizaÃÃo de geometrias moleculares.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

Recentemente, Lemes e colaboradores introduziram um novo mÃtodo para a determinaÃÃo da geometria do estado fundamental de sistemas poliatÃmicos. Este procedimento, chamado OGA (OtimizaÃÃo GenÃtica Assistida), combina o poder de seleÃÃo das Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Network - ANN) com a versatilidade do Algoritmo GenÃtico (Genetic Algorythm - GA). O OGA à apropriado para resolver problemas de otimizaÃÃo que dependam de algum tipo de caracterÃstica para limitar o espaÃo de busca. Se uma quantidade razoÃvel de informaÃÃes està disponÃvel, a ANN pode entender o problema e fornecer ao GA uma populaÃÃo de indivÃduos que farÃo com que esse atinja mais rapidamente a soluÃÃo Ãtima. Neste trabalho aplicamos o OGA para a determinaÃÃo da geometria do estado fundamental de aglomerados de SilÃcio Sin ( 10  n  21). Investigamos tambÃm uma possÃvel seqÃÃncia de crescimento dos aglomerados, tendo como estruturas bÃsicas o Si7, o Si10 e o Si12. Os cÃlculos de energia total foram realizados dentro da aproximaÃÃo Tight-Binding (TB), mas o mÃtodo pode ser prontamente adaptado para uso com outros mÃtodos de cÃlculo de energia total.

ASSUNTO(S)

anÃlise de tensÃo algoritmos genÃticos inteligÃncia artificial otimizaÃÃo geometria estruturas estaticamente indeterminadas mÃtodos matriciais redes neurais modelo de aglomerados

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