[发明专利]一种基于改进BHMC算法的FenPtm合金团簇结构优化方法

摘要

一种基于改进BHMC算法的Fe_nPt_m合金团簇结构优化方法，包括以下步骤：1)初始化种群，得到原子总数为N的合金团簇在各种不同比例情况下的初始结构；2)对初始化的结构进行最速下降局部优化，得到初始后化的局部最优结构；3)对每个局部最优结构的每个原子进行扰动处理，并进行最速下降局部优化，保存更低能量结构；4)对能量最低的结构进行遗传局部优化处理，得到当前状态下最优结构的元素最优排布；5)不断重复扰动算子操作和当前最优结构下的遗传局部优化，直到搜索到最终的最优结构。本发明对计算机硬件开销要求较低，能有效处理合金团簇出现的同分异构体问题，避免陷入局部最优，从而能够快速有效地实现对Fe_nPt_m合金团簇的结构寻优。

主权项

1.一种基于改进BHMC算法的Fe_nPt_m合金团簇结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化种群，得到原子总数为N的Fe_nPt_m合金团簇在各种不同比例情况下的M个初始结构，其中，N＝n+m，M为种群中个体数；S2、对初始化的每个结构进行最速下降局部优化，得到初始化后的局部最优结构；S3、对每个局部最优结构进行原子移位扰动和球切扰动处理，并进行最速下降局部优化，对比处理前后两个结构的能量，保存较低能量结构，在完成种群中M个个体扰动及最速下降局部优化处理后，可以得到M个能量较低的结构，所述原子移位扰动为对原子坐标进行随机的位移，所述球切扰动为对已知的父代和母代两个团簇个体进行球域范围内外的交叉组合，所述最速下降局部优化的具体步骤是:1)首先利用Gupta势能函数计算能量E，其中，原子总数为N的团簇的Gupta势能函数为其中，V_N表示势能函数，r_ij表示原子i与原子j间的距离，r_ij⁽⁰⁾表示两类原子间的特征长度，以块体材料的第一近邻距离表示，A_ij是衡量原子间的排斥强度的量，ξ_ij是有效跳跃积分，只与原子类别有关，V^r(i)与V^m(i)分别表示Gupta势能函数的斥力项与引力项，p_ij与q_ij分别表示对斥力与引力作用的权重；2)再对Gupta势能函数(1)求导，计算得到梯度F；3)利用迭代公式X_i+1＝X_i‑ρ_iF更新原子坐标位置，其中ρ_i是梯度方向上的步长，X_i是第i步的坐标变量，X_i+1是第i+1步的坐标变量；4)令i＝i+1，重复步骤3)不断迭代，直到满足前后两次迭代能量差ΔE<ε，其中ε为1e‑6；S4、对步骤S3得到的每个能量较低结构进行遗传局部优化处理，得到当前状态下最优结构的原子最优排布，其中，所述遗传局部优化处理包括：S41、对步骤S3得到的能量较低结构，令每个原子坐标保持不变，即固定每个原子位置；S42、利用遗传局部种群初始化方法，通过改变每个位置上的Fe或Pt原子类型来产生在能量较低结构下的随机原子排布初始种群；S43、利用遗传算法，分别对原子排布进行交叉、变异和选择操作，以实现原子排布相对寻优，其中，交叉采用交叉率为0.4的两点交叉，变异采用概率为0.1的单点变异，选择采用轮盘赌方式；S44、通过不断重复S43，找到在固定原子位置下的原子最优排布；S5、对步骤S4得到的每个最优结构进行最速下降局部优化处理，保存更低能量结构为全局最优结构，并与上一代得到的全局最优结构进行能量对比，如果前后两次能量差在预定精度范围内，表示能量不变，在有预定代数能量不变时或达到最大进化代数时，则寻优结束，否则回到S3。