預測Au團簇基態(tài)結構的啟發(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 碩 士 學 位 論 文 摘 要 團簇是由若干數(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、種相對穩(wěn)定的物質。團簇中所含原子數(shù)目的變化以及原子在空間中排列方式的不同會導致團簇的物理化學性質產生顯著變化，對于給定原子數(shù)量的團簇找到一種這些原子在空間中的排列方式，使得團簇的物理化學性質最穩(wěn)定是團簇結構優(yōu)化的主要目的。 現(xiàn)實中， 由于原子團簇的直接制備和分離以及使用儀器對原子團簇的結構進行測量都十分的困難，因此目前對團簇的研究主要是借助勢能函數(shù)對團簇體系進行模擬，通過求解勢能函數(shù)的全局最小值來預測團簇的基態(tài)結構。團簇結構優(yōu)化問題是一

4、個NP 難問題，團簇基態(tài)結構的預測主要采用啟發(fā)式算法尋找一個當前最優(yōu)結構，比較典型的啟發(fā)式算法有：模擬退火算法，遺傳算法，動態(tài)格子搜索算法，表面算子操作，內部算子操作等，這些算法都對某些團簇的結構優(yōu)化起到了一定的作用，成功的預測了某些團簇的基態(tài)結構。 使用 Sutton-Chen 勢能模型描述 Au團簇中原子之間的相互作用， 對 Basin-Hopping算法以及表面算子操作和內部算子操作進行改進， 同時整合了這三種策略對 Au 團簇進

5、行結構優(yōu)化。實驗結果表明，對原有算法的改進和整合是有效的，對于原子數(shù)目為 N=3-80 的算例成功的找到了此前團簇的最低勢能值，對于原子數(shù)目為 N=81-99的算例成功的超越了汪光煉之前所得的結果，對于 N=100、110、120、130、140、150、160、170、180、190 個原子的算例成功的超越了吳夏等人此前得到的最低勢能值，找到了更優(yōu)的 Au 團簇結構。 關鍵詞： 關鍵詞：團簇結構優(yōu)化，NP 難問題，Sutton-Che