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专利号: 2017109743412
申请人: 安庆师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2025-12-10
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于模拟退火优化算法的二元团簇结构优化方法,包括以下步骤:

步骤1:设置初始温度Tmax,设计退火进度表:Tk=Tmax*exp[-1.5*(k/K)0.25];式中k为迭代次数,K为常数;

步骤2:产生初始结构库:确定二元AnBm团簇原子总数为n+m,其中n为A类型原子数目,m为B类型原子数目;随机地产生M个初始结构;根据二元Lennard-Jones团簇原子间相互作用计算结构库中各个个体的能量值,计算公式为:其中,rij为个体中原子i和原子j间的距离;σij代表原子i和原子j核间的距离;ε是势能井深度;并对这些初始结构采用限制内存的拟牛顿法进行局部优化操作,构成了初始结构库X0;此时,k=1;

步骤3:扰动操作:对结构库中的个体,在[1/3*rmax,2/3*rmax]范围内随机地选择I个原子,并对这些原子坐标x0进行随机扰动,其中rmax为最大结构半径:x=x0±σAB*Tk,其中σAB为原子A和B核间距离,再进行局部优化操作,得到新解X;

步骤4:采用基于能量的原子移动操作、表面优化操作或二元动态格点搜索方法对新解X中所有的个体进行表面搜索,得到新解X′;

步骤5:位置异构体迭代操作:对步骤4得到的个体采用首次改进的局部搜索算法寻找最优的位置同分异构体;因此,基于解X′得到新解X“;

步骤6:判断能量是否降低:如果解X“的势能量值低于解X的值,则用新解X“替换解X,并返回步骤4;否则,当前能量最低的解为X1,并转步骤7;

步骤7:根据Metropolis准则判断是否接受当前最优解X1;若E(X1)-E(X0)≤0,则令X0=X1,否则若exp(-(E(X1)-E(X0))/Tk)>η,其中η为(0,1)上均匀分布的随机数,则令X0=X1;此时,k=k+1;

步骤8:如果满足k<kmax,则转步骤9;否则,转到步骤3;

步骤9:输出全局最优值,即为二元团簇的最稳定结构。

2.根据权利要求1所述的二元团簇结构优化方法,其特征在于:所述步骤1中,初始温度Tmax和K值需要根据优化规模进行设定,Tmax一般取值3.0,K取值为20。

3.根据权利要求1所述的二元团簇结构优化方法,其特征在于:所述步骤3中,在[1/3*rmax,2/3*rmax]范围内随机地选择I个原子,I的一般取值范围为[36],其中rmax为最大结构半径,并对这些原子坐标x0进行与退火进度表有关的随机扰动,温度越高,扰动范围越大;随着温度降低,扰动范围变小,且此扰动操作提升了在团簇结构全局空间进行搜索的能力。

4.根据权利要求1所述的二元团簇结构优化方法,其特征在于:所述步骤4中进行团簇结构表面操作时采用二元动态格点搜索方法。