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Wir stellen einen multi-objektiven Suchalgorithmus für die Retrosyntheseplanung vor, der auf einem Monte Carlo Baum-Suchformalismus basiert. Die multi-objektive Suche ermöglicht es, eine vielfältige Vielzahl von Zielen zu kombinieren, ohne ihre Skala oder Gewichtungsfaktoren zu berücksichtigen. Um diesen neuartigen Algorithmus zu benchmarken, verwenden wir vier Ziele in insgesamt acht Retrosynthese-Experimenten an einem PaRoutes-Benchmark-Set. Die Ziele reichen von einfachen, die auf Ausgangsmaterial und Schrittzahl basieren, bis zu komplexen, die auf Synthesekomplexität und Routenähnlichkeit basieren. Wir zeigen, dass bei sorgfältiger Anwendung komplexer Ziele der multi-objektive Algorithmus die einobjektive Suche übertrifft und eine vielfältigere Menge an Lösungen bereitstellt, die näher am gewünschten Ziel ist. Unser Algorithmus bietet somit einen Rahmen für die Einbeziehung neuartiger Ziele für spezifische Anwendungen in der Syntheseplanung.
Lai et al. (Do,) haben diese Frage untersucht.