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Clusters de alumínio e magnésio, elementos leves com poucos elétrons, tem grande importância pois podem ter suas propriedades moldadas para aplicações distintas. A determinação da geometria de tais clusters é um problema muito complexo, devido ao enorme número de graus de liberdade, e inviável de ser realizado experimentalmente. A proposição de maneiras eficientes de se resolver este problema é de grande interesse na área. A energia total de um cluster foi estimada pelo potencial Gupta, e a otimização da estrutura geométrica foi baseada em algoritmos genéticos (GA). Tais algoritmos geram um conjunto de coordenadas aleatórias que são evoluídas de maneira análoga à seleção natural através de operadores evolucionários. Um GA padrão foi programado na linguagem Python e alterado de modo a tornar possível a realização de otimizações locais apenas em algumas gerações, ou até alterar os critérios dessa otimização local. Esses algoritmos foram executados em buscas das geometrias de Al4Mg10, Al6Mg6, Al14Mg2, onde foi possível analisar a relevância das diversas otimizações locais. Foi concluído que, para se obter resultados confiáveis, é necessário realizar otimizações locais em todos os indíviduos gerados durante o algoritmo genético, o que leva a um custo computacional muito elevado.

Clusters. Estrutura eletrônica