基于多目标贝叶斯优化的稳定高离子导电材料计算设计：氧与锂扩散案例研究
计算物理
2020-03-23 v1 材料科学
摘要
离子导电固体电解质被广泛用于多种用途。因此，设计高离子导电材料需求迫切。得益于计算机的进步与计算代码的增强，理论模拟已成为研究离子导电材料性能的有效工具。然而，由理论计算进行的穷举搜索可能极其昂贵。此外，对于实际应用，动态导电率与静态稳定性必须同时满足。因此，我们提出一种同时优化动态导电率与静态稳定性的计算框架；这通过结合理论计算与基于帕累托超体积准则的贝叶斯多目标优化实现。我们的框架迭代地选择候选材料，以最大化帕累托超体积准则的期望增量；这是多目标优化的标准最优性准则。通过氧与锂扩散的两个案例研究，我们展示了高动态导电率与静态稳定性的离子导电材料可由我们的框架高效识别。
引用
@article{arxiv.2003.09036,
title = {Computational Design of Stable and Highly Ion-conductive Materials using Multi-objective Bayesian Optimization: Case Studies on Diffusion of Oxygen and Lithium},
author = {Masayuki Karasuyama and Hiroki Kasugai and Tomoyuki Tamura and Kazuki Shitara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09036},
year = {2020}
}