Applications of genetic algorithms in nanoscience : A short survey of recent results

Global-search procedures are an important element of materials design, processing, and properties determination. Genetic algorithms, a subset of algorithms based on evolutionary computation methods, are an example of global optimization methods inspired by biological principles of evolution. In materials science and related fields of science and technology, these algorithms are successfully used, e.g., for optimization of material elaboration and for design of materials with desired physical or structural properties, in working out modern devices based on specific physical principles, as well as in elaboration of improved methods of materials characterization. Nanomaterials science is a rapidly growing subfield of materials science covering various objects characterized by nanometric size. In this review, examples of recent applications of genetic algorithms in nanomaterials science are presented. Representative examples illustrate how useful are such computational methods for solving the scientific tasks, e.g., for thin-film growth modeling and characterization, for optimization of quantum-dot systems and of nanoparticle based medical therapies, for design of hard nanocomposite materials and for optimization of nanomaterial-based optical nanodevices and sensors of various gases

---

Procedury przeszukiwania globalnego są ważnym elementem projektowania materiałów, ich wytwarzania i określania właściwości. Algorytmy genetyczne, stanowiące podzbiór algorytmów opartych o obliczenia ewolucyjne, stanowią przykład metody optymalizacji globalnej inspirowanej przez biologiczne prawa ewolucji. W nauce o materiałach i w pokrewnych dziedzinach nauki i techniki, algorytmy genetyczne są z powodzeniem stosowane, na przykład, w celu optymalizacji wytwarzania, przy projektowaniu materiałów o pożądanych właściwościach fizycznych lub strukturalnych, w opracowaniu nowoczesnych urządzeń działających na podstawie określonych zasad fizycznych, jak również w udoskonalaniu metod charakteryzacji materiałów. Nauka o nanomateriałach jest szybko rozwijającą się dziedziną materiałoznawstwa obejmującą różnorodne obiekty charakteryzujące się rozmiarami w skali nano. W niniejszym przeglądzie zaprezentowano przykłady ostatnio opisanych zastosowań algorytmów genetycznych w nauce o nanomateriałach. Reprezentatywne przykłady ilustrują, jak przydatne są takie metody obliczeniowe w rozwiązywaniu zadań naukowych, np. dla celów modelowania wzrostu cienkich warstw i dla ich charakteryzacji, dla optymalizacji układów kropek kwantowych i terapii medycznych bazujących na nanocząstkach, dla projektowania materiałów nanokompozytowych o wysokiej twardości i dla optymalizacji nanourządzeń optycznych i czujników różnego rodzaju gazów.