Multipopulation Genetic Algorithm for Determining Crystal Structures Using Powder Diffraction Data
Скачать файл:
URI (для ссылок/цитирований):
https://link.springer.com/article/10.1134/S1027451018010342https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/110658
Автор:
Zaloga, A. N.
Yakimov, I. S.
Dubinin, P. S.
Коллективный автор:
Институт цветных металлов и материаловедения
Кафедра композиционных материалов и физико-химии металлургических процессов
Научно-исследовательская часть
Дата:
2018-01Журнал:
Journal of Surface InvestigationКвартиль журнала в Scopus:
Q3Квартиль журнала в Web of Science:
Q4Библиографическое описание:
Zaloga, A. N. Multipopulation Genetic Algorithm for Determining Crystal Structures Using Powder Diffraction Data [Текст] / A. N. Zaloga, I. S. Yakimov, P. S. Dubinin // Journal of Surface Investigation. — 2018. — Т. 12 (№ 1). — С. 128-134Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала.
Аннотация:
A method for the automatic determination of crystal structures using powder diffraction data by the multipopulation genetic algorithm is proposed. The advantage of using coevolution with exchange by better individuals over using evolution within a single genetic algorithm without interpopulation exchange is demonstrated. The process of searching for a structural solution using the multipopulation genetic algorithm is illustrated and analyzed by the example of the known Ca2Al3O6F crystal structure (sp. gr. R3̄, a = 17.3237(1) Å, c = 7.0002(0) Å, Z = 6, and V = 1819.38(1) Å3). The fitness functions for the best structural models and atomic position maps at different algorithm operation stages are plotted.