МЕТОДЫ И РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ПРОГРАММНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ ЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПОИСКА МОЛЕКУЛЯРНЫХ КЛАСТЕРОВ С МИНИМАЛЬНОЙ ЭНЕРГИЕЙ |
| 1 | |
| 2010 |
| научная статья | 519.6: 519.8 | ||
| 210-219 | методы оптимизации, распределенные вычисления, молекулярный кластер |
| Предлагается распределенная программная инфраструктура для реализации стохастических методов в GRID-среде, позволяющая концентрировать находящиеся в глобальной сети разрозненные вычислительные ресурсы в целостную вычислительную среду, обладающую неограниченно наращиваемой производительностью. Приводятся результаты расчетов, подтверждающие эффективность предложенного подхода при решении задачи поиска конформации молекулярного кластера с минимальной энергией. Исследуется влияние различных параметров на скорость и точность расчетов. |
 |
| 1 . Елецкий А.В. ?Экзотические? объекты атомной физики // Соросовский образовательный журнал. 1995. № 4. С. 86-95. 2 . The Cambridge Cluster Database. URL: http://www-wales.ch.cam.ac.uk/CCD.html. 3 . Northby J.A. Structure and binding of Lennard- Jones clusters: 13 ? N ? 147 // Journal of Chemical Physics. 1987. Vol. 87. P. 6166-6178. 4 . Cheng L., Yang J. Global Minimum Structures of Morse Clusters as a Function of the Range of the Potential: 81 ? N ? 160 // Journal of Physical Chemistry. 2007. 111. P. 5287-5293. 5 . Leary R.H. Global Optima of Lennard-Jones Clusters // Journal of Global Optimization. 1997. 11. 1. P. 35-53. 6 . Doye J.P., Wales D.J., Simdyankin S.I. Global optimization and the energy landscapes of Dzugutov clusters // Faraday Discuss. 2001. Vol. 118. P. 159-170. 7 . Maranas C., Floudas C. A Global Optimization Approach for Lennard-Jones Microclusters // Journal of Chemical Physics. 1992. Vol. 97. P. 7667-7677. 8 . Leary R.H. and Doye J.P.K., Tetrahedral global minimum for the 98-atom Lennard-Jones cluster // Phys. Rev. E. 1999. Vol. 60. № 6. P. 6320-6322. 9 . Grosso A., Locatelli M., Schoen F. A populationbased approach for hard global optimization problems based on dissimilarity measures // Mathematical Programming. 2007. Vol. 110. P. 373-404. 10 . Афанасьев А.П., Посыпкин М.А., Сигал И.Х. Проект BNB-Grid: решение задач глобальной оптимизации в распределенной среде // Труды Второй Международной конференции ?Системный анализ и информационные технологии? САИТ-2007. Том 2. С. 177-181. 11 . Посыпкин М.А. Архитектура и программная организация библиотеки для решения задач оптимизации методом ветвей и границ на многопроцессорных вычислительных комплексах // Проблемы вычислений в распределенной среде: распределенные приложения, коммуникационные системы, математические модели и оптимизация // Труды ИСА РАН. М.: КомКнига, 2006. С. 18-25. 12 . Henning M. A New Approach to Object-Oriented Middleware // IEEE Internet Computing. 2004. 13 . Смирнов С.А. Распределенный программный комплекс для моделирования структуры молекулярных соединений // Труды Третьей Международной научно-практической конференции ?Современные информационные технологии и ИТ-образование? Москва, 6-9 декабря 2008 г. М.: МАКС ПРЕСС, 2008. C. 521-528. 14 . Посыпкин М.А., Сигал И.Х. Комбинированный параллельный алгоритм решения задачи о ранце // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. № 4. С. 50-58. 15 . Посыпкин М.А. Параллельный эвристический алгоритм глобальной оптимизации // Труды ИСА РАН. 2008. Т. 32. С. 166-179. 16 . Суперкомпьютерный комплекс МГУ. URL: http://parallel.ru/cluster/. 17 . Суперкомпьютерный центр Южно-Уральского государственного университета URL: http:// supercomputer.susu.ru/. 18 . Enabling Grids for E-sciencE (EGEE) URL: http://www.eu-egee.org/. 19 . Романов А.Н., Кондакова О.А., Григорьев Ф.В. и др. Компьютерный дизайн лекарственных средств: программа докинга SOL // Вычислительные методы и программирование. 2008. Т. 9. С. 213-233. |