基于結(jié)構(gòu)聚類的小生境差分進化算法的Fe團簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究.pdf

1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費或?qū)嶒炇业馁Y助，在()實驗室完成。(請在以上括號內(nèi)填寫課題或課題組負責人或?qū)嶒炇颐Q，未有此項聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：關(guān)1)烏螢

2、2016年S只lyB摘要摘要團簇被稱之為“物質(zhì)第五態(tài)“。它是材料科學(xué)的新起點，在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。團簇的穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)對其獨特的物理和化學(xué)等性質(zhì)起到了至關(guān)重要的作用，因而受到許多學(xué)者的廣泛關(guān)注。由于團簇的大小在幾埃到幾百埃之間，尺寸非常小，用實驗設(shè)備很難合成和直接觀測。因此用理論研究的方法來探究團簇的穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)顯得十分重要。但是尋找團簇的穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)十分困難，除了基態(tài)結(jié)構(gòu)之外，還存在成千上萬的亞穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)。目前團簇優(yōu)化問題己被學(xué)者證明為NP難

3、問題，因此用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以獲得最優(yōu)解，于是使得基于進化算法的全局優(yōu)化方法得到了廣泛應(yīng)用。本文以Fe團簇作為研究對象，采用FinnisSinclair勢來描述原子間的相互作用，以能量最小值為優(yōu)化目標，使用基于團簇結(jié)構(gòu)聚類的小生境差分進化算法，對目標函數(shù)進行求解。該算法包含團簇池和差分進化算法實例兩部分。團簇池負責小生境子種群的生成，使用團簇的結(jié)構(gòu)特性作為分類標準，將結(jié)構(gòu)相似的團簇進行聚類，產(chǎn)生小生境子種群。差分進化算法實例負責種群的進

4、化，針對團簇優(yōu)化問題采用多種變異策略，使用面切的交叉方式，添加了調(diào)整策略，使得算法更加適合于團簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化。本文實驗分析了團簇池大小對算法收斂速度和結(jié)構(gòu)多樣性上的影響：團簇池越大，算法結(jié)構(gòu)多樣性就越高，但是其收斂速度就越慢。同時，本文從能量變化和結(jié)構(gòu)演變的角度驗證了算法的有效性。另外，本文采用平均結(jié)合能、二階差分能、剩余能、平均近鄰原子距離和平均配位數(shù)等指標分析了Fe團簇的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，驗證了算法的穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明：本文提出的算法用于求