基于克隆选择的混合遗传算法在碳纳米管结构优化中的研究
Study of structure optimization of carbon nanotubes using hybrid genetic algorithm based on clonal selection principle作者机构：西安交通大学电子与信息工程学院
出 版 物：《物理学报》 (Acta Physica Sinica)
年 卷 期：2005年第54卷第11期
页 面：5281-5287页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070205[理学-凝聚态物理] 08[工学] 080501[工学-材料物理与化学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0704[理学-天文学] 0702[理学-物理学]
基 金：国家自然科学基金(批准号:60036010)资助的课题.~~
主 题：分子动力学,碳纳米管,能量优化,遗传算法,克隆选择算法 混合遗传算法 结构优化 碳纳米管 克隆选择 分子动力学模拟 模拟退火技术 优化算法 共轭梯度法 原子数
摘 要：针对分子动力学模拟中碳纳米管的结构优化问题,提出了一种新的优化算法.新的优化算法在遗传算法的基础上,引入了克隆选择机理和模拟退火技术.对五个典型函数的优化测试结果表明,该算法搜索过程稳定性好,可较好地实现全局最优.将其应用于碳纳米管原子结构优化,加快了能量优化速度,提高了优化质量.模拟结果说明,混合遗传算法的优化时间随原子数增加而呈线性增长.在碳纳米管原子数较多时,结构优化时间比共轭梯度法降低一个数量级左右,大大降低了系统的模拟时间.
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