金团簇结构的人工蜂群算法研究
Journal of Atomic and Molecular Physics(2017)
Abstract
采用具有群体智能的蜂群优化算法(ABC)结合半经验Gupta原子间相互作用势对金团簇Aun(n=2~100)的稳定结构、结合能(Eb)、平均结合能(Eab)、平均间距(ra)、对称性(PG)、一阶差分(ΔE1)和二阶差分(ΔE2)进行了研究.结果表明:一、ABC算法在中小尺度团簇上具有良好的全局寻优能力,其与遗传算法(GA)、动态格点搜索(DLS)等算法结果吻合非常好,当团簇尺度增大时,与其它算法一样,标准ABC算法的全局最优搜索能力也逐渐减弱;二、ABC算法中三参数取值对最优解获取有直接影响,当团簇尺度n小于60时,中等参数值即能获得最优解,当n大于60时,为平衡计算时间和精度,较大的最大迭代次数(gmax)、中等或偏小的可行解尺度(SN)和最大侦查蜂数目(glimit)取值是一种较好的选择;三、通过对ABC和文献结果比较,几个金团簇的新低能结构被提出和确认,另外,本文首次对Au91~Au99进行了系统描述.
MoreTranslated text
Key words
Ggold clusters,Artificial bee colony algorithm ( ABC),Gupta potentia,Stability structures
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined