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团簇结构的优化算法与应用研究

程龙玖  
【摘要】:全局优化问题是各学科普遍关注的课题。在化学领域,寻找化学结构的最低能量构象具有重要意义。然而,结构优化问题相当困难,因为其势能曲面上局部极值的数量非常多而且随着体系尺寸呈指数增长。在本论文中,发展了几种新颖高效的全局优化算法并应用于团簇结构优化问题,采用优化算法作为构象分析方法,研究了团簇势能图(potential energy landscape,PEL)的性质。 本论文总结了团簇研究的内容、手段和意义,综述了用于团簇结构优化研究的全局优化算法、近期进展以及在团簇结构研究中的进展。本论文的主要研究内容包括: 1.基于生物体系免疫机制的模拟,提出并建立了一种新颖的演化优化算法—自适应免疫优化算法(adaptive immune optimization algorithm,AIOA)。AIOA使用浓度调节机制和免疫选择机制自适应地控制群体的多样性和收敛速度。将AIOA应用于函数极小值问题,结果表明该算法与文献报导的随机优化方法相比有着较好的优化效率。AIOA还被成功应用于Lennard-Jones(LJ)团簇的结构优化,优化得到了LJ80以下的最优结构。 2.提出了一种用于描述团簇拓扑结构的连接表(connectivity table,CT)并应用于团簇结构的相似性检测。由于CT包含了团簇的拓扑结构信息,它可以有效地区分位于PEL上不同构型的团簇。团簇相似性检测对于保证演化算法中的群体多样性非常重要。将基于CT的团簇相似性检测方法应用于AIOA,成功地优化得到了LJ110以内的最优结构,并且优化效率很高。同时,对于更大尺寸的团簇,该方法也表现出了很好的优化性能。 3.提出了一种基于能量的微扰策略和一种新的禁忌搜索方法,并与简单贪婪方法(simple greedy method)相结合建立了一种新的团簇结构优化方法。与传统的随机微扰策略相比较,基于能量的微扰策略在收敛速度和搜索能力上都有很大提高。通过禁忌策略对势能曲面上不同面积低谷(funnel)的搜索机会(访问几率)进行调控,均衡了不同低谷局部极值的访问率,使优化效率得到大大提高。利用该方法优化得到了LJ200以内的最优结构,并与文献报导的方法相比具有较高的优化效率。


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