Técnicas de inteligência artificial utilizadas em métodos de otimização de geometrias moleculares.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Luiz Roberto Marim
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Redes neurais; Inteligência artificial; Algoritmos genéticos; Otimização; Modelo de aglomerados; Estruturas estaticamente indeterminadas; Análise de tensão; Métodos matriciais; Geometria; Física
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2508

Recentemente, Lemes e colaboradores introduziram um novo método para a determinação da geometria do estado fundamental de sistemas poliatômicos. Este procedimento, chamado OGA (Otimização Genética Assistida), combina o poder de seleção das Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Network - ANN) com a versatilidade do Algoritmo Genético (Genetic Algorythm - GA). O OGA é apropriado para resolver problemas de otimização que dependam de algum tipo de característica para limitar o espaço de busca. Se uma quantidade razoável de informações está disponível, a ANN pode 'entender' o problema e fornecer ao GA uma população de indivíduos que farão com que esse atinja mais rapidamente a solução ótima. Neste trabalho aplicamos o OGA para a determinação da geometria do estado fundamental de aglomerados de Silício Sin ( 10 n 21). Investigamos também uma possível seqüência de crescimento dos aglomerados, tendo como estruturas básicas o Si7, o Si10 e o Si12. Os cálculos de energia total foram realizados dentro da aproximação Tight-Binding (TB), mas o método pode ser prontamente adaptado para uso com outros métodos de cálculo de energia total.