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安德烈亚斯·克雷默；马尔科·希尔斯曼；托尔斯滕·科德曼；德克·里思

使用全局优化技术自动参数化分子间对势。 （英语） 兹比尔1360.65174

计算。物理学。Commun公司。 185，第12号，3228-3239（2014）.
总结：在这项工作中，评估了不同的全局优化技术，用于分子动力学和蒙特卡罗模拟中分子力场的自动开发。寻求合适的力场参数被视为数学最小化问题。复杂的问题特征，例如极其昂贵甚至失败的模拟、有噪声的模拟结果，特别是多个局部极小值，自然导致了复杂的全局优化算法的使用。将五种不同的算法（纯随机搜索、递归随机搜索、CMA-ES、差异进化和禁忌搜索）与我们自己的定制解决方案CoSMoS进行了比较。CoSMoS是一个自动化的工作流。它通过建模参数对仿真观测值的影响来检测全局最优的参数集。它显示了这种方法如何以及为什么优于其他算法。CoSMoS应用于合适的光气测试功能和模拟，有效减少了优化任务所需的模拟次数和实时性。

MSC公司：

65K10码 数值优化和变分技术
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
82-08 计算方法（统计力学）（MSC2010）

关键词：

最优化；分子模拟；分子模拟；自动化；力场参数

软件：

增长；COSMOS公司；CMA-ES公司；DesParO公司；格鲁马克斯；Wolf2包；GAMESS-英国；游戏玩家
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Krämer}等人，计算。物理学。Commun公司。185，第12号，3228--3239（2014；Zbl 1360.65174）
全文： 内政部 链接

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