二维方肩系统中的车道形成与团簇形成：遗传算法方法
Lane-formation vs. cluster-formation in two dimensional square-shoulder systems: A genetic algorithm approach
摘要：
引入遗传算法作为一种可靠和有效的工具，找到有序的平衡结构，我们预测的最低能量配置的方肩系统的电晕宽度$λ$的不同值。系统地改变不同的$λ$值的压力，我们得到完整的序列的最小能量配置，提供了一个更深入的了解系统的策略，以安排粒子在一个积极的优化方式，导致竞争的自组装方案的团簇形成与车道形成。
英文摘要：
Introducing genetic algorithms as a reliable and efficient tool to find ordered equilibrium structures, we predict minimum energy configurations of the square shoulder system for different values of corona width $λ$. Varying systematically the pressure for different values of $λ$ we obtain complete sequences of minimum energy configurations which provide a deeper understanding of the system's strategies to arrange particles in an energetically optimized fashion, leading to the competing self-assembly scenarios of cluster-formation vs. lane-formation.
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