論文の概要: Gradient GA: Gradient Genetic Algorithm for Drug Molecular Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09860v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 02:03:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:06.476661
• Title: Gradient GA: Gradient Genetic Algorithm for Drug Molecular Design
• Title（参考訳）: グラディエントGA:薬物分子設計のためのグラディエント遺伝的アルゴリズム
• Authors: Chris Zhuang, Debadyuti Mukherjee, Yingzhou Lu, Tianfan Fu, Ruqi Zhang,
• Abstract要約: 実験の結果,提案手法は収束速度と解法品質の両方を著しく改善し,最先端技術よりも優れていた。 例えば、バニラ遺伝アルゴリズムよりも最大25%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.597915824192953
• License:
• Abstract: Molecular discovery has brought great benefits to the chemical industry. Various molecule design techniques are developed to identify molecules with desirable properties. Traditional optimization methods, such as genetic algorithms, continue to achieve state-of-the-art results across multiple molecular design benchmarks. However, these techniques rely solely on random walk exploration, which hinders both the quality of the final solution and the convergence speed. To address this limitation, we propose a novel approach called Gradient Genetic Algorithm (Gradient GA), which incorporates gradient information from the objective function into genetic algorithms. Instead of random exploration, each proposed sample iteratively progresses toward an optimal solution by following the gradient direction. We achieve this by designing a differentiable objective function parameterized by a neural network and utilizing the Discrete Langevin Proposal to enable gradient guidance in discrete molecular spaces. Experimental results demonstrate that our method significantly improves both convergence speed and solution quality, outperforming cutting-edge techniques. For example, it achieves up to a 25% improvement in the top-10 score over the vanilla genetic algorithm. The code is publicly available at https://github.com/debadyuti23/GradientGA.
• Abstract（参考訳）: 分子発見は化学産業に大きな利益をもたらした。 様々な分子設計技術が開発され、望ましい性質を持つ分子を同定する。 遺伝的アルゴリズムのような従来の最適化手法は、複数の分子設計ベンチマークで最先端の結果が得られ続けている。 しかし、これらの手法は、最終解の質と収束速度の両方を妨げるランダムウォーク探索にのみ依存する。 この制限に対処するため、目的関数からの勾配情報を遺伝的アルゴリズムに組み込むグラディエント遺伝的アルゴリズム(Gradient Genetic Algorithm, Gradient GA)を提案する。 ランダム探索の代わりに、各提案されたサンプルは、勾配方向に従って最適解に向かって反復的に進行する。 我々は、ニューラルネットワークによってパラメータ化される微分対象関数を設計し、離散分子空間における勾配誘導を可能にするために離散ランゲヴィン提案を利用する。 実験の結果,提案手法は収束速度と解法品質の両方を著しく改善し,最先端技術よりも優れていた。 例えば、バニラ遺伝アルゴリズムよりも最高10点のスコアが最大25%向上する。 コードはhttps://github.com/debadyuti23/GradientGAで公開されている。

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