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Institucional

Laroze, David

Implementation of a Particle Swarm Optimization Algorithm with a Hooke's Potential, to Obtain Cluster Structures of Carbon Atoms, and of Tungsten and Oxygen in the Ground State

MDPI

INORGANICS

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Particle Swarm Optimization (PSO) is a metaheuristic optimization technique based on population behavior, inspired by the movement of a flock of birds or a school of fish. In this method, particles move in a search space to find the global minimum of an objective function. In this work, a modified PSO algorithm written in Fortran 90 is proposed. The optimized structures obtained with this algorithm are compared with those obtained using the basin-hopping (BH) method written in Python (3.10), and complemented with density functional theory (DFT) calculations using the Gaussian 09 software. Additionally, the results are compared with the structural parameters reported from single crystal X-ray diffraction data for carbon clusters Cn(n = 3-5), and tungsten-oxygen clusters, WOnm-(n = 4-6, m=2,4,6). The PSO algorithm performs the search for the minimum energy of a harmonic potential function in a hyperdimensional space is an element of R3N (where N is the number of atoms in the system), updating the global best position ( gbest) and local best position ( pbest), as well as the velocity and position vectors for each swarm cluster. A good approximation of the optimized structures and energies of these clusters was obtained, compared to the geometric optimization and single-point electronic energies calculated with the BH and DFT methods in the Gaussian 09 software. These results suggest that the PSO method, due to its low computational cost, could be useful for approximating a molecular structure associated with the global minimum of potential energy, accelerating the prediction of the most stable configuration or conformation, prior to ab initio electronic structure calculation.La optimización por enjambre de partículas (PSO) es una técnica de optimización metaheurística basada en el comportamiento de poblaciones, inspirada en el movimiento de una bandada de pájaros o un banco de peces. En este método, las partículas se mueven en un espacio de búsqueda para encontrar el mínimo global de una función objetivo. En este trabajo, se propone un algoritmo PSO modificado escrito en Fortran 90. Las estructuras optimizadas obtenidas con este algoritmo se comparan con las obtenidas mediante el método de salto de cuenca (BH) escrito en Python (3.10), y se complementan con cálculos de teoría del funcional de la densidad (DFT) utilizando el software Gaussian 09. Además, los resultados se comparan con los parámetros estructurales reportados a partir de datos de difracción de rayos X de monocristal para clústeres de carbono Cn (n = 3-5) y clústeres de tungsteno-oxígeno, WOnm (n = 4-6, m = 2, 4, 6). El algoritmo PSO realiza la búsqueda de la energía mínima de una función potencial armónica en un espacio hiperdimensional que es un elemento de R3N (donde N es el número de átomos en el sistema), actualizando la mejor posición global (gbest) y la mejor posición local (pbest), así como los vectores de velocidad y posición para cada clúster de enjambre. Se obtuvo una buena aproximación de las estructuras y energías optimizadas de estos clústeres, en comparación con la optimización geométrica y las energías electrónicas de punto único calculadas con los métodos BH y DFT en el software Gaussian 09. Estos resultados sugieren que el método PSO, debido a su bajo costo computacional, podría ser útil para aproximar una estructura molecular asociada con el mínimo global de energía potencial, acelerando la predicción de la configuración o conformación más estable, antes del cálculo de la estructura electrónica ab initio.

artículo original

PSO

BH

global minimum

DFT

clusters

Fortran 90

Python

10.3390/inorganics13090293

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EFFECTIVE CORE POTENTIALS

LENNARD-JONES CLUSTERS

CRYSTAL-STRUCTURE

MOLECULAR CALCULATIONS

TRANSITIONS

STABILITY

EFFECTIVE CORE POTENTIALS

LENNARD-JONES CLUSTERS

CRYSTAL-STRUCTURE

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TRANSITIONS

STABILITY

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WOS:001580043400001

Implementation of a Particle Swarm Optimization Algorithm with a Hooke's Potential, to Obtain Cluster Structures of Carbon Atoms, and of Tungsten and Oxygen in the Ground State

artículo original

MDPI

INORGANICS

Chemistry, Inorganic & Nuclear

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