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Exploration versus Exploitation in Global Atomistic Structure Optimization

机译：全球原子结构优化中的探索与利用

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The ability to navigate vast energy landscapes of molecules, clusters, and solids is a necessity for discovering novel compounds in computational chemistry and materials science. For high-dimensional systems, it is only computationally feasible to search a small portion of the landscape, and hence, the search strategy is of critical importance. Introducing Bayesian optimization concepts in an evolutionary algorithm framework, we quantify the concepts of exploration and exploitation in global minimum searches. The method allows us to control the balance between probing unknown regions of the landscape (exploration) and investigating further regions of the landscape known to have low-energy structures (exploitation). The search for global minima structures proves significantly faster with the optimal balance for three test systems (molecular compounds) and to a lesser extent also for a crystalline surface reconstruction. In addition, global search behaviors are analyzed to provide reasonable grounds for an optimal balance for different problems.
机译：导航分子，簇和固体的巨大能量景观的能力是在计算化学和材料科学中发现新化合物的必要性。对于高维系统，搜索一小部分景观仅计算可行的可行性，因此，搜索策略是至关重要的。在进化算法框架中引入贝叶斯优化概念，我们量化了全球最低搜索中的探索和开发的概念。该方法允许我们控制探测景观的未知区域（勘探）的概率之间的平衡，并研究已知具有低能量结构的景观的其他区域（剥削）。对于三种测试系统（分子化合物）的最佳平衡以及对结晶表面重建的最佳平衡，搜索全球最小结构明显更快。此外，分析了全球搜索行为，为不同问题的最佳平衡提供合理的理由。

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