【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算化学模拟领域，具体涉及设计一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法。
技术介绍
1、纳米团簇具有独特的物理和化学性质，如光学、电磁学、催化性能等。其性质在很大程度上是由几何结构所决定的。通过计算模拟方式得到最优结构是研究团簇性质的重要内容。与单一原子类型团簇相比，二元团簇具有更多的组合性和选择性。但二元团簇结构中同时存在几何构型异构体和异种类型原子相对位置上差异导致的位置异构体，使得优化二元团簇最优结构仍是一项艰巨的任务。已经开发的且具有代表性的二元团簇结构优化方法包括遗传算法(ga)、改进的basin-hopping算法(bh)和改进的自适应免疫优化算法(aioa)等。
2、上述二元团簇结构优化方法的应用，存在两方面需要解决的问题，第一、现有算法中结构变异操作形式单一，优化过程中一旦陷入几何构型的局部极优，很难通过单一方法让其跳出局部极优势能面，导致算法效率普遍低下；第二、产生新结构的方法一般为固定的变异操作方法，其操作的优劣在优化过程中并未获得动态评估，无法进行取舍。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种高效地动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，具体步骤如下：
4、s1：设置参数
5、k为当前算法运行迭代次数，kmax为最大迭代次数；
6、s2：构建初始团簇结构种群库p>
7、在笛卡尔坐标系中随机地产生m个初始anbm团簇结构，其中n为a类型原子数，m为b类型原子数。根据描述团簇的势函数计算种群库中各个团簇结构的能量值。并应用限制内存的拟牛顿法进行局部优化操作获得对应的较稳定结构。采用二元动态格点搜索方法优化种群库中个体的几何构型，再采用首次改进的局部搜索算法以得到最优的位置同分异构体。优化后的位置同分异构体的结构坐标进行中心化操作后就构成了初始团簇结构种群库x0。此时，k＝1；
8、s3：变异操作
9、计算每个团簇结构的原子到结构中心最远的距离为rmax，设计八种产生新团簇结构的方法，所述的八种变异方法具体如下：
10、1)沿着坐标系的y轴，结构坐标中yi>rmax/2的原子顺时针方向旋转36度；
11、2)沿着坐标系的y轴，结构坐标中yi>rmax/2的原子顺时针方向旋转180度；
12、3)沿着坐标系的y轴，结构坐标中yi>0.0的原子顺时针方向旋转90度；
13、4)将原子到中心距离小于rmax/3的原子绕着坐标系的y轴顺时针方向旋转90度；
14、5)结构坐标中yi>0.0的原子沿坐标系的x轴方向移动r0距离；
15、6)沿着坐标系的y轴方向，将yi>2rmax/3及yi<-2rmax/3的原子往中心方向移动距离，为原子间最近邻距离；
16、7)将结构中能量值最高的4个原子随机移动到距离中心rmax/3半径球体范围内；
17、8)将结构中能量值最高的4个原子随机移动到距离中心半径范围为的球体范围内；
18、s4：赋予上述八种变异操作相同的选择概率ph(h＝1-8)，即均为12.5％。按照被选择的概率从初始种群库中选择m0个结构作为被优化的对象；
19、s5：执行优化操作
20、对m0个结构分别采用二元动态格点搜索方法以寻找最优几何构型，然后再采用首次改进的局部搜索算法以寻找最优的位置同分异构体。根据执行优化操作前后团簇结构能量的变化情况来自适应动态调整八种操作的选择概率。当执行优化操作后结构能量降低，则上调该操作的选择概率，具体为：ph＝ph(1+15％u)，若k/kmax≤0.5，则u为[0.5,1]之间的随机数，若k/kmax>0.5，u为[0,0.5]之间的随机数。此时，平均下调其它七种操作的选择概率，下降数值为ph 15％u/7；
21、s6：更新种群数据库
22、采用描述团簇拓扑结构的连接表将优化后的个体分别于基因库中的个体进行相似度检测，如果优化后的个体能量值低于基因库中最为相似的个体，则用该个体替换基因库中的个体。此时，k＝k+1；
23、s7：如果满足k>kmax，则转步骤s8；否则，按照调整后的选择概率从当前种群数据库中选择m0个结构转到步骤s5；
24、s8：提取全局最优结构，即为二元anbm团簇的最优结构。
25、优选地，步骤s1中kmax需要根据优化规模进行设定，取值为30；
26、优选地，步骤s3中设计了八种变异操作使得算法更容易跳出几何构型的局部极优势能面；
27、优选地，步骤s5中采用动态调整每种变异操作被选择的概率，考虑了多种变异操作对优化算法的综合作用，避免仅靠单一变异操作的不足，可以提高算法的效率。
28、本专利技术的有益效果在于：
29、(1)本专利技术提出的八种变异操作策略保障了算法的全局空间搜索能力；
30、(2)本专利技术综合考虑了多种变异操作对优化算法性能的影响，避免仅靠单一变异操作造成的优化不足，可以提高算法的效率。
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1.一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，其特征在于：所述步骤S1中kmax需要根据优化规模进行设定，取值为30。
3.根据权利要求1所述的一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，其特征在于：所述步骤S3中所采用的八种变异方法，具体如下：
【技术特征摘要】
1.一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种动态调整优化策略的二元团簇结构优化方法，其特征在于：所述步骤s1中k...
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