Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Hybrydowe metody optymalizacji geometrii. Prezentacja wyników.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Hybrydowe metody optymalizacji geometrii. Prezentacja wyników."— Zapis prezentacji:

1 Hybrydowe metody optymalizacji geometrii. Prezentacja wyników.
AnnaStyrcz

2 Idea projektu Stworzenie uniwersalnego programu zarządzającego dużą liczbą obliczeń. Możliwość korzystania z dowolnego programu do obliczeń kwantowochemicznych bez potrzeby ingerencji w kod źródłowy. Wykorzystanie możliwości obliczeń równoległych, algorytmów genetycznych i symulowanego wyżarzania. Wypróbowanie metod hybrydowych (połączenie omawianych algorytmów z metodami gradientowymi).

3 Algorytmy genetyczne – schemat działania
Generowanie populacji potomnej: Selekcja Krzyżowanie Mutacja Losowe wygenerowanie populacji początkowej Ocena wszystkich osobników populacji Czy koniec ewolucji ? N T Wypisz wynik

4 Algorytmy genetyczne – kodowanie
Zamiana przedziału ciągłego na dyskretny mający 2l–1 wartości l  + Zapis w postaci ciągu binarnego Kodowanie Graya (kolejne liczby różnią się tylko o jeden bit)

5 Kod Graya Liczba dziesiętna Kod dwójkowy Kod Graya 0000 1 0001 2 0010
0000 1 0001 2 0010 0011 3 4 0100 0110 5 0101 0111

6 Algorytmy genetyczne – operacje genetyczne
Selekcja ruletkowa (prawdopodobieństwo wybrania osobnika jest proporcjonalne do jego wskaźnika przystosowania) Krzyżowanie jednopunktowe (krzyżowanie osobników macierzystych występuje w jednym losowo wybranym punkcie) Mutacja wielopunktowa (każdy bit może ulec zmianie z jednakowym prawdopodobieństwem)

7 Symulowane wyżarzanie – schemat działania algorytmu
Losowanie początkowego rozwiązania Losowa zmiana rozwiązania Obniż temperaturę Obliczenie energii Obliczenie różnicy energii N T=Tmin? T Zwróć rozwiązanie Ustalenie początkowej temperatury E > 0? T N N T lit=lmax? Zmień rozwiązanie z prawd. p=exp(-E/kT) Zmień rozwiązanie

8 Symulowane wyżarzanie – modyfikacje
Ustalenie początkowej temperatury Ustalenie szybkości chłodzenia Ustalenie długości kroku Możliwość ponownego podgrzania próbki Liczba kroków w danej temperaturze Ewentualna optymalizacja gradientowa

9 Schemat działania programu
Wygenerowanie Kolejnego rozwiązania Generacja Początkowego rozwiązania Dystrybucja danych na poszczególne węzły Czy osiągnięto warunek kończący ? N T Tworzenie danych wejściowych Uruchomienie obliczeń na węzłach Uruchomienie programu odzyskującego wyniki Końcowa optymalizacja

10 Wyniki – dekan – AM1 Energia [eV] Czas [s] Ilość wywołań
GA SA Hybrydowy gradientowy Energia [eV] Czas [s] 9889 5289 183 575 1-3* 76 Ilość wywołań 38131 9400 241 1- 76 Ilość procesorów 3 1

11 Wyniki - dekan AM1 - 1585.82 eV PM3 – 1526.44 eV PM3 – 1526.39 eV

12 Wyniki – dekan

13 Wyniki – dekan

14 Wyniki - ejkozan AM1 - -3144.16299 eV PM3 - -3022.04712 eV

15 Wyniki - ejkozan

16 Wyniki – 2,5,8-triethyl-3,6,9-trimethyl-1,4,7-oksatioazocyclononan – AM1
E = eV t = 5951 s N = 931

17 Wyniki – 2,5,8-triethyl-3,6,9-trimethyl-1,4,7-oksatioazocyclononan – AM1

18 Wyniki – 2,5,8-triethyl-3,6,9-trimethyl-1,4,7-oksatioazocyclononan – AM1

19 Wyniki – heteroatom – PM3
E = eV T = 9506 s N = 631

20 Plany Testy na większych układach
Wykorzystanie do obliczeń pakietu GAMESS Poprawa wydajności metody symulowanego wyżarzania

21 Koniec


Pobierz ppt "Hybrydowe metody optymalizacji geometrii. Prezentacja wyników."

Podobne prezentacje


Reklamy Google