A novel, neural network controlled, dynamic evolutionary algorithm is proposed for the purposes of molecular geometry optimization. The approach is tested for selected model molecules and some molecular systems of importance in biochemistry. The new algorithm is shown to compare favorably with the standard, statically parametrized memetic algorithm.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.