論文の概要: Molecular Design Based on Artificial Neural Networks, Integer Programming and Grid Neighbor Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10266v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 16:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 17:21:40.805951
• Title: Molecular Design Based on Artificial Neural Networks, Integer Programming and Grid Neighbor Search
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク, 整数計画, グリッド近傍探索に基づく分子設計
• Authors: Naveed Ahmed Azam, Jianshen Zhu, Kazuya Haraguchi, Liang Zhao, Hiroshi Nagamochi and Tatsuya Akutsu
• Abstract要約: 本稿では,混合整数線形プログラムの他の実現可能な解を生成する手法を提案する。 計算実験の結果,提案手法は, 最大50個の非水素原子を持つ新しい化学グラフを生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.519339570726759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A novel framework has recently been proposed for designing the molecular structure of chemical compounds with a desired chemical property using both artificial neural networks and mixed integer linear programming. In the framework, a chemical graph with a target chemical value is inferred as a feasible solution of a mixed integer linear program that represents a prediction function and other requirements on the structure of graphs. In this paper, we propose a procedure for generating other feasible solutions of the mixed integer linear program by searching the neighbor of output chemical graph in a search space. The procedure is combined in the framework as a new building block. The results of our computational experiments suggest that the proposed method can generate an additional number of new chemical graphs with up to 50 non-hydrogen atoms.
• Abstract（参考訳）: 近年, 人工ニューラルネットワークと混合整数線形計画法を用いて, 望ましい化学特性を持つ化合物の分子構造を設計するための新しい枠組みが提案されている。 本フレームワークでは、予測関数およびグラフの構造に関するその他の要件を表す混合整数線形プログラムの実現可能な解として、目的とする化学値の化学グラフを推定する。 本稿では,探索空間における出力化学グラフの近傍を探索することにより,混合整数線形プログラムの他の実現可能な解を生成する手法を提案する。 この手順はフレームワークに新しいビルディングブロックとして組み込まれている。 計算実験の結果,提案手法は, 最大50個の非水素原子を持つ新しい化学グラフを生成できることが示唆された。

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