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该文采用遗传学方法(GA)对碳原子团簇的结构进行了优化。随着团簇内原子数的增加,其能量超曲面的局域极小值的个数呈指数增长。在这种情况下,为了得到团簇的基态结构,传统的共轭梯度法,牛顿-拉普森法等已不再适用。而随着现代计算机技术的 ,大规模的并行计算机已经进入实用阶段,使得基于自然界的遗传优化过程的GA方法以其并行性、自适应性受到了人们的广泛关注。由于传统的GA方法只能处理二值化的问题,他们提出了连续体二值化方法,并将之应用到团簇结构的优化过程。该文从自由原子位形出发,得到了碳原子团簇的优化结构。