進化的アルゴリズム（EA）

情報

入力ファイルの準備

下記のどれか一つに従い，その後CrySPY実行のセクションに移ること．

CrySPY実行

進化的アルゴリズム（EA）のサブセクション

ASE on Your Local PC

最終更新日：2026年10月16日

ここで利用しているファイルはCrySPY_utility/examples/ase_Cu8Au8_EAからダウンロードできる． このチュートリアルでは，計算が軽いASEのPure Python EMT calculatorを用いてローカルPCで動作確認を行う．対象となるシステムはCu8Au8.

cryspy.in

cryspy.inの例．

[basic]
algo = EA
calc_code = ASE
nstage = 1
njob = 5
jobcmd = zsh
jobfile = job_cryspy

[structure]
atype = Cu Au
nat = 8 8

[EA]
n_pop = 10
n_crsov = 5
n_perm = 2
n_strain = 2
n_rand = 1
n_elite = 1
n_fittest = 5
slct_func = TNM
t_size = 2
maxgen_ea = 0

[ASE]
ase_python = ase_in.py

[option]
rslt_out = always
energy_output_interval = 1
backup_interval = 1
  • algo = EA を使用．
  • v1.5.0以降は，[option]セクションのenergy_output_intervalでエネルギープロットの出力間隔（世代数）を指定できる．デフォルトは1（毎世代），0で自動出力を無効化．
  • v1.5.0以降は，[option]セクションのbackup_intervalで自動バックアップの間隔（世代数）を指定できる．デフォルトは1，0で自動バックアップを無効化．詳細は機能 > バックアップを参照．
  • bash環境ではjobcmdをbashに変更．
  • EAではtot_strucは使用しない．構造数はn_popで決まる．
  • n_pop = n_crsov + n_perm + n_strain + n_rand
  • [EA]セクションのパラメータについては，入力ファイル > [EA] sectionおよび探索アルゴリズム > 進化的アルゴリズム（EA）を見ること．

calc_in/

calc_in/以下はチュートリアル > ランダムサーチ（RS） > ASE in your local PCと同様

calc_in/ase_in.py

from ase.constraints import FixSymmetry
from ase.filters import FrechetCellFilter
from ase.calculators.emt import EMT
from ase.optimize import BFGS
from ase.io import read, write

# ---------- input structure
# CrySPY outputs 'POSCAR' as an input file in work/xxxxxx directory
atoms = read('POSCAR', format='vasp')

# ---------- setting and run
atoms.calc = EMT()
atoms.set_constraint([FixSymmetry(atoms)])
cell_filter = FrechetCellFilter(atoms, hydrostatic_strain=False)
opt = BFGS(cell_filter)

# ---------- run
converged = opt.run(fmax=0.01, steps=2000)

# ---------- rule in ASE interface
# output file for energy: 'log.tote' in eV/cell
#                         CrySPY reads the last line of 'log.tote' file
# outimized structure: 'CONTCAR' file in vasp format
# check_opt: 'out_check_opt' file ('done' or 'not yet')
#                         CrySPY reads the last line of 'out_check_opt' file

# ------ energy
e = cell_filter.atoms.get_total_energy()    # eV/cell
with open('log.tote', mode='w') as f:
    f.write(str(e))

# ------ struc
opt_atoms = cell_filter.atoms.copy()
opt_atoms.set_constraint(None)    # remove constraint for pymatgen
write('CONTCAR', opt_atoms, format='vasp', direct=True)

# ------ check_opt
with open('out_check_opt', mode='w') as f:
    if converged:
        f.write('done\n')
    else:
        f.write('not yet\n')

calc_in/job_cryspy

#!/bin/sh

# ---------- ASE
python3 ase_in.py > out.log

次世代の生成

最終更新日：2026年10月16日

初回実行

cryspyを実行すると，構造生成モードになり，第一世代のランダム構造が生成されて，一旦プログラムは終了する．

cryspy

出力

...
[2025-04-06 09:15:34,720][ea_init][INFO] # ---------- Initialize evolutionary algorithm
[2025-04-06 09:15:34,720][ea_init][INFO] # ------ Generation 1
[2025-04-06 09:15:34,720][ea_init][INFO] 10 structures by random

cryspy.statを見ると，EAでは現在の世代の情報が追加されている．

[status]
generation = 1
id_queueing = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

構造最適化

何度かcryspyを実行して，第一世代の構造最適化を終わらせると，下記のように出力される．

...
[2025-04-06 09:20:26,218][ctrl_job][INFO] Done generation 1
[2025-04-06 09:20:26,218][ctrl_job][INFO] 
EA is ready

次世代生成

準備ができた状態でもう一度cryspyを実行すると，次世代構造の生成が始まる． デフォルト（backup_interval = 1）では，次世代構造を生成する直前に自動バックアップが実行される． v1.5.0以降は，[option]セクションのbackup_intervalで間隔（世代数）を変更でき，0で自動バックアップを無効にする．詳細は機能 > バックアップを参照．

cryspy
...
[2025-04-06 09:35:11,546][cryspy_restart][INFO] read input, cryspy.in
[2025-04-06 09:35:11,554][ctrl_job][INFO] # ---------- job status
[2025-04-06 09:35:11,554][ctrl_job][INFO] Done generation 1
[2025-04-06 09:35:11,554][utility][INFO] Backup data
[2025-04-06 09:35:11,611][ea_next_gen][INFO] # ---------- Evolutionary algorithm
[2025-04-06 09:35:11,611][ea_next_gen][INFO] Generation 2
[2025-04-06 09:35:11,613][ea_next_gen][INFO] # ------ natural selection
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] ranking without duplication (including elite):
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] Structure ID      1, fitness:   -0.00530
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] Structure ID      3, fitness:    0.01490
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] Structure ID      4, fitness:    0.04485
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] Structure ID      7, fitness:    0.11501
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] Structure ID      8, fitness:    0.15254
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_next_gen][INFO] # ------ Generate children
[2025-04-06 09:35:11,687][ea_child][INFO] # -- mindist
[2025-04-06 09:35:11,689][struc_util][INFO] Cu - Cu: 1.32
[2025-04-06 09:35:11,689][struc_util][INFO] Cu - Au: 1.34
[2025-04-06 09:35:11,689][struc_util][INFO] Au - Au: 1.36
[2025-04-06 09:35:11,740][crossover][INFO] Structure ID     10 (8, 8) was generated from      3 and      1 by crossover. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,764][crossover][WARNING] remove_within_mindist: some atoms within mindist. retry.
[2025-04-06 09:35:11,774][crossover][INFO] Structure ID     11 (8, 8) was generated from      3 and      1 by crossover. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,789][crossover][INFO] Structure ID     12 (8, 8) was generated from      1 and      4 by crossover. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,833][crossover][INFO] Structure ID     13 (8, 8) was generated from      1 and      3 by crossover. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,852][crossover][WARNING] mindist in _add_border_line: Cu - Cu, 0.567032320824818. retry.
[2025-04-06 09:35:11,861][crossover][INFO] Structure ID     14 (8, 8) was generated from      7 and      1 by crossover. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,875][permutation][INFO] Structure ID     15 (8, 8) was generated from      1 by permutation. Space group: 146 R3
[2025-04-06 09:35:11,888][permutation][INFO] Structure ID     16 (8, 8) was generated from      3 by permutation. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,890][strain][WARNING] mindist in strain: Cu - Cu, 1.3050485787603692. retry.
[2025-04-06 09:35:11,903][strain][INFO] Structure ID     17 (8, 8) was generated from      3 by strain. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:11,917][strain][INFO] Structure ID     18 (8, 8) was generated from      1 by strain. Space group:   1 P1
[2025-04-06 09:35:12,513][ea_child][INFO] # ------ Random structure generation
[2025-04-06 09:35:12,513][rs_gen][INFO] # ------ mindist
[2025-04-06 09:35:12,515][struc_util][INFO] Cu - Cu: 1.32
[2025-04-06 09:35:12,515][struc_util][INFO] Cu - Au: 1.34
[2025-04-06 09:35:12,515][struc_util][INFO] Au - Au: 1.36
[2025-04-06 09:35:12,516][rs_gen][INFO] # ------ generate structures
[2025-04-06 09:35:12,530][gen_pyxtal][INFO] Structure ID     19: (8, 8) Space group:  86 -->  86 P4_2/n
[2025-04-06 09:35:12,533][ea_next_gen][INFO] # ------ Select elites
[2025-04-06 09:35:12,533][ea_next_gen][INFO] Structure ID      9 keeps as the elite

あとはcryspyの実行を繰り返せば，探索が進む．

結果の確認

最終更新日：2026年10月16日

cryspy_rslt

以下は第3世代まで計算を終えたcryspy_rsltの例である．EAでは世代の情報（Gen）も追加される．

v1.5.0以降は，[option]セクションのrslt_outでcryspy_rsltとcryspy_rslt_energy_ascの出力タイミングを変更できる．デフォルトはalways．詳細は入力ファイル > [option] Sectionを参照．

    Gen  Spg_num Spg_sym  Spg_num_opt Spg_sym_opt  E_eV_atom  Magmom      Opt
0     1      214  I4_132          230       Ia-3d   1.168743     NaN  no_file
1     1      198   P2_13          198       P2_13  -0.005303     NaN  no_file
2     1       95  P4_322           95      P4_322   0.389566     NaN  no_file
3     1       27    Pcc2           27        Pcc2   0.014898     NaN  no_file
4     1       60    Pbcn           60        Pbcn   0.044852     NaN  no_file
5     1      116   P-4c2          116       P-4c2   0.403246     NaN  no_file
6     1      187   P-6m2          187       P-6m2   1.054706     NaN  no_file
7     1      161     R3c          160         R3m   0.115009     NaN  no_file
8     1      146      R3          146          R3   0.152535     NaN  no_file
9     1       60    Pbcn           47        Pmmm  -0.005676     NaN  no_file
10    2        1      P1            1          P1   0.026070     NaN  no_file
11    2        1      P1            7          Pc   0.005898     NaN  no_file
12    2        1      P1            1          P1   0.005208     NaN  no_file
13    2        1      P1            1          P1   0.005506     NaN  no_file
14    2        1      P1            1          P1   0.024364     NaN  no_file
15    2      146      R3          146          R3   0.011525     NaN  no_file
16    2        1      P1            1          P1   0.014590     NaN  no_file
17    2        1      P1            1          P1   0.015236     NaN  no_file
18    2        1      P1            2         P-1  -0.012335     NaN  no_file
19    2       86  P4_2/n          140      I4/mcm   0.274548     NaN  no_file
20    3        1      P1            1          P1   0.013611     NaN  no_file
21    3        1      P1           10        P2/m  -0.014166     NaN  no_file
22    3        1      P1            1          P1   0.019472     NaN  no_file
23    3        1      P1            1          P1   0.011641     NaN  no_file
24    3        1      P1            1          P1   0.000297     NaN  no_file
25    3        1      P1            1          P1   0.005596     NaN  no_file
26    3        1      P1            1          P1   0.013374     NaN  no_file
27    3        1      P1            2         P-1   0.005055     NaN  no_file
28    3        2     P-1           12        C2/m  -0.012396     NaN  no_file
29    3      182  P6_322          182      P6_322   0.711472     NaN  no_file

ea_info

各世代ごとに用いたEAのパラメーターがea_infoに出力される．

Gen Population Crossover Permutation Strain Random Elite crs_lat slct_func
  1         10         0           0      0     10     0  random       TNM
  2         10         5           2      2      1     1  random       TNM
  3         10         5           2      2      1     1  random       TNM

ea_origin

構造生成手法や親個体の情報が，ea_originに出力される．

Gen Struc_ID   Operation   Parent
  1        0      random     None
  1        1      random     None
  1        2      random     None
  1        3      random     None
  1        4      random     None
  1        5      random     None
  1        6      random     None
  1        7      random     None
  1        8      random     None
  1        9      random     None
  2       10   crossover   (3, 1)
  2       11   crossover   (3, 1)
  2       12   crossover   (1, 4)
  2       13   crossover   (1, 3)
  2       14   crossover   (7, 1)
  2       15 permutation     (1,)
  2       16 permutation     (3,)
  2       17      strain     (3,)
  2       18      strain     (1,)
  2       19      random     None
  2        9       elite    elite
  3       20   crossover (18, 12)
  3       21   crossover  (12, 9)
  3       22   crossover (12, 18)
  3       23   crossover  (18, 9)
  3       24   crossover (13, 18)
  3       25 permutation    (18,)
  3       26 permutation     (9,)
  3       27      strain    (18,)
  3       28      strain    (18,)
  3       29      random     None
  3       18       elite    elite

解析と可視化

最終更新日：2026年10月16日

自動エネルギープロット

バージョン1.4.4からは，デフォルトで各世代の計算終了時に自動的にエネルギープロットが行われ， ファイルは下記に保存される．

./data/energy_plot/energy_EA_gen_{gen}.{fig_fotmat}.

バージョン1.5.0以降は，[option]セクションのenergy_output_intervalで出力間隔（世代数）を変更できる．デフォルトは1（毎世代）で，0なら自動出力を無効にする．詳細は入力ファイル > [option] Sectionを参照．

energy_EA_gen_3 energy_EA_gen_3

cryspy.inの[visual]セクションで以下の入力変数が指定可能となっている． 入力変数の詳細はこちら CrySPY > Input file > [visual] section.

...
[visual]
ymax = 0.2
markersize = 10
fig_format = svg
...

cryspy-Eplotを用いた再プロット

もしプロットされた図を調整して再プロットしたい場合は，cryspy-Eplotコマンドを使えば簡単に実行できる．

cryspy-Eplot

cryspy-Eplotコマンドを用いる場合は，専用の以下の入力変数も利用可能となっている．

  • plot_min_gen
  • plot_max_gen
  • ref_gen

例えば，2世代目における図を再プロットするには，[visual]セクションを下記のように書く．

...
[visual]
plot_max_gen = 2
...

cryspy-Eplotを実行すると

cryspy-Eplot

energy_EA_gen_2 energy_EA_gen_2

この場合，CrysPYは ./data/energy_plot/energy_EA_gen_{gen}.{fig_fotmat}にファイルを上書き保存する．

plot_min_genとplot_max_genを用いることで，プロットする世代の範囲を指定することも可能である． plot_min_genに値が設定された場合，たとえそれが1であっても普段と異なる次のファイルに図が保存される． ./data/energy_plot/energy_EA_gen_{plot_min_gen}-{plot_max_gen}.{fig_fotmat}．

例えば，第2世代時点での結果から，2世代目だけの結果を抜き出すには下記のように行う．

...
[visual]
plot_min_gen = 2
plot_max_gen = 2
...

energy_EA_gen_2-2 energy_EA_gen_2-2

どの時点での世代の結果を用いるか（x軸の最大値に関係）は，ref_genで指定できる． 例えば，ページ最上部の図にあるように，第3世代までの結果から，第2世代目の結果だけ抜き出すには，以下のように設定する．

...
[visual]
plot_max_gen = 2
plot_min_gen = 2
ref_gen = 3
...

ref_genが指定されている場合は，ファイル名は以下のようになる． energy_EA_gen_{plot_min_gen}-{plot_max_gen}_ref_{ref_gen}.{fig_format}．

energy_EA_gen_2-2 energy_EA_gen_2-2

より詳細なデータ解析や，図の編集がしたければ，次に書いてあるようにファイルをダウンロードしてJupyter notebookを使うと良い．

データのダウンロード

ここでは，CrySPYのデータをローカルPCで解析・可視化することを前提としている． CrySPYをスーパーコンピュータやワークステーションで使用している場合は，データをローカルPCにダウンロードすること． work や backup ディレクトリは，ファイルサイズが非常に大きくなる可能性があるため，不要であれば削除してよい．

Jupyter Notebook

先ほどダウンロードした結果の中にある data/ ディレクトリに移動する． その後，CrySPY utilityがローカルにダウンロード してある場合は cryspy_analyzer_EA.ipynb をコピーする． またはGitHubから直接ダウンロードしてくる（CrySPY_utility/notebook/）． Jupyter を起動し（VScode，Jupyter Lab，Jupyter Notebook など）， セルを順番に実行するだけで，以下のような図を得ることができる．

Cu8Au8_EA Cu8Au8_EA