粒子群最適化による結晶構造予測

我々は、進化的スキーム内で粒子群最適化（PSO）アルゴリズムを通じて``ゼロから''の結晶構造予測のための方法を開発しました。PSO手法は遺伝的アルゴリズムとは異なり、進化演算子（例えば、交差や突然変異）の使用を明らかに回避しています。このアプローチは、PSO技術による全エネルギー計算を統合した自由エネルギー表面の効率的な全体最小化に基づいており、特定の化合物に対して与えられた外部条件（例えば、圧力）での安定または準安定構造を予測するために化学組成のみを必要とします。構造進化中に類似構造を排除するための特別に考案された幾何学構造パラメータが実装され、構造検索の効率が向上しました。また、設計された可変単位セルサイズ技術の適用により、計算コストが大幅に削減されました。さらに、構造生成に課せられた対称性制約により、多様な構造の実現が可能となり、探索空間と最適化変数を大幅に削減し、したがって全体の構造収束を加速します。PSOアルゴリズムは、多くの既知のシステム（例えば、元素、二元および三元化合物）の予測に成功裏に適用され、さまざまな化学結合環境（例えば、金属的、イオン性、共有結合）において高い成功率を示しています。この方法論の信頼性を示し、結晶構造決定のための主要技術としてのPSOの可能性を示しています。