預(yù)測(cè)Au團(tuán)簇基態(tài)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)式優(yōu)化算法.pdf

1、 A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree for the Master of Engineering Heuristic Optimization Algorithm for Predicting the Ground State Structure of Au Clusters Candidate : Xiong Ji

2、ngwu Major : Computer Technology Supervisor : Assoc. Prof. Xu Ruchu Huazhong University of Science & Technology Wuhan 430074, P.R.China May, 2017 華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 摘 要 團(tuán)簇是由若干數(shù)量的原子或者分子通過它們之間相互的排斥力和吸引力最終形成的一

3、種相對(duì)穩(wěn)定的物質(zhì)。團(tuán)簇中所含原子數(shù)目的變化以及原子在空間中排列方式的不同會(huì)導(dǎo)致團(tuán)簇的物理化學(xué)性質(zhì)產(chǎn)生顯著變化，對(duì)于給定原子數(shù)量的團(tuán)簇找到一種這些原子在空間中的排列方式，使得團(tuán)簇的物理化學(xué)性質(zhì)最穩(wěn)定是團(tuán)簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化的主要目的。 現(xiàn)實(shí)中， 由于原子團(tuán)簇的直接制備和分離以及使用儀器對(duì)原子團(tuán)簇的結(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)量都十分的困難，因此目前對(duì)團(tuán)簇的研究主要是借助勢(shì)能函數(shù)對(duì)團(tuán)簇體系進(jìn)行模擬，通過求解勢(shì)能函數(shù)的全局最小值來預(yù)測(cè)團(tuán)簇的基態(tài)結(jié)構(gòu)。團(tuán)簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題是一

4、個(gè)NP 難問題，團(tuán)簇基態(tài)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)主要采用啟發(fā)式算法尋找一個(gè)當(dāng)前最優(yōu)結(jié)構(gòu)，比較典型的啟發(fā)式算法有：模擬退火算法，遺傳算法，動(dòng)態(tài)格子搜索算法，表面算子操作，內(nèi)部算子操作等，這些算法都對(duì)某些團(tuán)簇的結(jié)構(gòu)優(yōu)化起到了一定的作用，成功的預(yù)測(cè)了某些團(tuán)簇的基態(tài)結(jié)構(gòu)。 使用 Sutton-Chen 勢(shì)能模型描述 Au團(tuán)簇中原子之間的相互作用， 對(duì) Basin-Hopping算法以及表面算子操作和內(nèi)部算子操作進(jìn)行改進(jìn)， 同時(shí)整合了這三種策略對(duì) Au 團(tuán)簇進(jìn)

5、行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)原有算法的改進(jìn)和整合是有效的，對(duì)于原子數(shù)目為 N=3-80 的算例成功的找到了此前團(tuán)簇的最低勢(shì)能值，對(duì)于原子數(shù)目為 N=81-99的算例成功的超越了汪光煉之前所得的結(jié)果，對(duì)于 N=100、110、120、130、140、150、160、170、180、190 個(gè)原子的算例成功的超越了吳夏等人此前得到的最低勢(shì)能值，找到了更優(yōu)的 Au 團(tuán)簇結(jié)構(gòu)。 關(guān)鍵詞： 關(guān)鍵詞：團(tuán)簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化，NP 難問題，Sutton-Che