Evolutionary Multi-Objective Optimization for Molecular Design in Organic Thin-Film Solar Cells

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：ST25060,CT25095

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日：2025/11/26

タイトル(英語)：Evolutionary Multi-Objective Optimization for Molecular Design in Organic Thin-Film Solar Cells

著者名：Vasilevich Aleksandr(Kindai University),半田 久志(Kindai University)

著者名(英語)： Aleksandr Vasilevich(Kindai University),Hisashi Handa(Kindai University)

キーワード：進化型多目的最適化,Ｑｕａｎｔｕｍ　Ｄｅｅｐ　Ｆｉｅｌｄ　（ＱＤＦ）,合成可能性,有機薄膜太陽電池,分子設計,ディープラーニング,Evolutionary multi-objective optimization,Quantum Deep Field (QDF),Synthetic accessibility,Organic thin-film solar cells,Molecular design,Deep learning

要約(日本語)：本研究では、有機薄膜太陽電池の分子設計のための進化型多目的最適化を提案する。目的関数として、QDFで予測される光吸収量とSAScoreによる合成可能性を用いる。提案手法の個体表現は中心部と側部を組み合わせた対称構造を用いる．提案手法により光吸収量と合成可能性のバランスを取れた探索ができることを示す。

要約(英語)：We propose evolutionary multi-objective optimization for molecular design of organic thin-film solar cells. The objective functions are the light absorption predicted by QDF and the synthetic accessibility via SAScore. Each individual is represented by a symmetric structure composed of a central and side parts. The proposed method enables exploration that balances light absorption and synthetic feasibility.

本誌：2025年11月29日-2025年11月30日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ：55-56p

原稿種別：英語

PDFファイルサイズ：1,128Kバイト