ABCluster: the artificial bee colony algorithm for cluster global optimization

文献情報

出版日 2015-08-19
DOI 10.1039/C5CP04060D
インパクトファクター 3.676
著者

Jun Zhang, Michael Dolg


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要旨

Global optimization of cluster geometries is of fundamental importance in chemistry and an interesting problem in applied mathematics. In this work, we introduce a relatively new swarm intelligence algorithm, i.e. the artificial bee colony (ABC) algorithm proposed in 2005, to this field. It is inspired by the foraging behavior of a bee colony, and only three parameters are needed to control it. We applied it to several potential functions of quite different nature, i.e., the Coulomb–Born–Mayer, Lennard-Jones, Morse, Z and Gupta potentials. The benchmarks reveal that for long-ranged potentials the ABC algorithm is very efficient in locating the global minimum, while for short-ranged ones it is sometimes trapped into a local minimum funnel on a potential energy surface of large clusters. We have released an efficient, user-friendly, and free program “ABCluster” to realize the ABC algorithm. It is a black-box program for non-experts as well as experts and might become a useful tool for chemists to study clusters.

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掲載誌

Physical Chemistry Chemical Physics

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自己引用率: 10.3%
年間論文数: 3036

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