[发明专利]基于遗传算法对材料的磁结构进行搜索的方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于遗传算法对材料的磁结构进行搜索的方法及装置，该方法包括：获取待测材料的物理参数；确定扩展后的超元胞；确定遗传算法的迭代次数N、每代种群个体数量n和最优个体数量m；将随机生成的n个个体作为初始的种群；确定种群内每个个体的体系能量和磁有序结构，选取m个体系能量最低的最优磁有序个体、并从m个最优个体中随机抽取两个进行杂交并生成n个新的个体，之后重复上述选取m个最优个体的步骤，直至迭代次数达到N；根据最后得到的m个最优个体所对应的磁有序结构确定待测材料的全局最优磁有序结构。该方法能够快速准确地预测磁有序结构，大大提高确定磁有序结构的效率和准确度。

主权项

1.一种基于遗传算法对材料的磁结构进行搜索的方法，其特征在于，包括：获取待测材料的物理参数，所述物理参数包括初始原胞的三个原基矢、初始原胞内每个原子的坐标和超元胞的三个超基矢；沿三个所述超基矢的方向对所述初始原胞进行扩展、并确定扩展后的超元胞，根据三个所述原基矢和所述初始原胞内每个原子的坐标确定所述超元胞内每个原子的坐标，并随机生成所述超元胞内每个原子的磁矩大小和磁矩方向；其中，三个原基矢的三个方向与三个超基矢的三个方向是相同的；确定遗传算法的迭代次数N、每代种群个体数量n和最优个体数量m，将超元胞的一个磁有序结构作为一个个体，并将随机生成的n个个体作为初始的种群；根据超元胞内每个原子的坐标、磁矩大小和磁矩方向，通过第一性原理进行结构优化和总能计算，来确定种群内每个个体的体系能量，以所述体系能量作为评价函数并对个体进行排序，体系能量越低，评价函数越好；将种群内每个个体的磁有序结构和对应的体系能量存储至数据库，并从所述数据库中筛选出体系中评价函数最好的m个最优个体进入下一代计算；基于遗传算法的杂交运算，从m个最优个体中随机抽取两个进行杂交生成新的个体，添加部分随机生成的新个体，直至新生成的下一代个体数量达到n，之后重复上述基于体系能量最低选取m个最优个体的步骤，直至迭代次数达到N；根据最后得到的m个最优个体对应的体系能量最低的磁有序结构确定所述待测材料的全局最优磁有序结构。