[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

说明书

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。

技术领域

本发明涉及一种基于改进BHMC(Basin-Hopping Monte Carlo)算法的Fe_nPt_m合金团簇结构优化方法。

背景技术

二元合金纳米团簇可以充分利用两种金属之间的电子结构与晶体结构的协同效应来实现材料的双功能特性，因而在化学和物理方面表现出优于单金属团簇的性质，在催化、生物医学、新材料等领域具有广泛的应用。在金属团簇中，铁(Fe)团簇作为过渡金属，不仅具有磁性，而且与其他贵金属团簇一样，具有高反应性和催化活性，因此在信息存储、能源化工和生物医学等领域中具有广阔的应用前景。铁与铂(Pt)、钯(Pd)和金(Au)等贵金属结合形成二元或多元合金，不仅可以显著提高铁团簇的催化活性，还能实现团簇的多功能特性。

团簇的结构决定了它们的物理或化学性质，因此研究合金纳米团簇的稳定结构是研究合金团簇其他性质的基础。另外，团簇的结构依赖于团簇尺寸、原子比例和原子有序化分布，因此可以通过改变团簇的这些特征来改变团簇的物理与化学性质。目前，对于合金团簇结构稳定性研究，最常用的方法是基于密度泛函的计算方法和基于原子间经验势函数的全局优化算法。基于密度泛函理论的计算方法计算精度高，但对于原子数较多且存在大量同分异构体的合金团簇的结构研究，计算量相当大，难以获得团簇结构与其尺寸、元素比例的依赖关系。而利用经验势函数来描述原子间相互作用，将合金团簇结构稳定性的研究转换成一个全局最优化问题，使得很多用于求解全局优化问题的方法如蒙特卡洛(MonteCarlo)，盆地跳变算法(Basin-Hopping)，模拟退火算法和进化算法等可以用来研究团簇的结构优化。然而，随着原子数的增长，势能面上的局部最小值也呈指数增长，并且二元合金团簇将会出现大量的同分异构体，因此，探索一种有效的全局优化算法对于合金团簇结构优化十分重要。

纳米团簇中原子间的相互作用通常采用经验势函数来描述，研究Fe-Pt合金团簇稳定结构的实质就是寻找势能面上的能量最小值。能量越低的团簇，其结构越稳定。为研究Fe-Pt合金团簇的结构稳定性和结构特征，首先需要计算基于势能函数的能量最小值，从而获得最稳定的几何结构。寻找势能最小值是一个全局优化问题，而合金团簇的结构寻优问题可以理解为结构优化和元素原子排布优化的组合优化问题，因此求解该问题的算法必须同时具备较好的结构优化特性和元素原子排布优化特征两个方面的能力。如图1所示，结构优化是指获取某个原子数下合金团簇能量值最低的结构(图1(a))，元素原子排布优化是指在某个结构下，获得合金元素在该结构内不同位置分布下的最低能量值结构 (图1(b))。由于在所有随机优化算法中，算法的收敛速度和搜索能力在很大程度上取决于在当前解的基础上探索新解的策略。例如传统的BHMC算法，主要利用简单的原子位移来产生新的构型，随着原子数目的增加，算法的有效性将会变差。因此，有研究者在传统BHMC算法的基础上，改进了扰动策略，引入表面削弱和位置互换等，这种类型的改进，能够很好地处理二元合金团簇结构优化问题，但不能很好地解决二元合金团簇元素原子排布优化的问题。

发明内容

为此，本发明提出了一种基于改进BHMC算法的Fe_nPt_m合金团簇结构优化方法，以提高对铁(Fe)铂(Pt)二元合金元素原子排布优化的能力。本发明的具体技术方案是：