1、團(tuán)簇結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題是一個(gè)NP問題，其主要難點(diǎn)在于局部極小值的個(gè)數(shù)隨著原子個(gè)數(shù)的增加而呈指數(shù)增長，且局部極小值與全局最小值很接近，使算法容易陷入局部極值。其中，LJ問題和Ag團(tuán)簇結(jié)構(gòu)問題又是兩個(gè)典型的團(tuán)簇優(yōu)化問題。LJ問題的應(yīng)用很廣，LJ函數(shù)不僅可以用于惰性氣體的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和描述蛋白質(zhì)折疊問題，又可以被用來研究碳納米管中C原子與Cs原子間的相互作用力和碳豆莢中碳納米管與球形富勒烯間的C—C相互作用。有效地求解LJ結(jié)構(gòu)問題對分子生物學(xué)及材料科

2、學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展都有重大意義。Ag團(tuán)簇在催化、電子材料和合金等方面有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　社會(huì)情感優(yōu)化算法是一個(gè)新提出的群智能優(yōu)化算法。在算法中，每個(gè)個(gè)體代表一個(gè)虛擬的人，他們在虛擬的社會(huì)中通過合作、競爭等方式，以提高自身所處的社會(huì)地位。在每個(gè)進(jìn)化代數(shù)（時(shí)間片段）中他們將根據(jù)相應(yīng)的情緒指數(shù)、自身的經(jīng)驗(yàn)及社會(huì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，選擇他們認(rèn)為可以提高自身社會(huì)地位的行為，其結(jié)果將通過社會(huì)的認(rèn)可程度反饋出該行為的正確性。如果該行為得到認(rèn)可，那么情緒

3、指數(shù)就上升，否則降低。本文把社會(huì)情感優(yōu)化算法用于團(tuán)簇結(jié)構(gòu)的優(yōu)化得到了原子個(gè)數(shù)小于17的LJ原子團(tuán)簇和原子個(gè)數(shù)小于9的Ag團(tuán)簇結(jié)構(gòu)。
　　種子技術(shù)對團(tuán)簇的結(jié)構(gòu)優(yōu)化非常有效，使用種子技術(shù)可以使算法在優(yōu)化時(shí)進(jìn)行有指導(dǎo)的搜索，從而提高搜索效率，缺點(diǎn)是種子的選取困難，要選取相似構(gòu)型的團(tuán)簇結(jié)構(gòu)作為種子，如果所選取的種子與待優(yōu)化團(tuán)簇的構(gòu)型不同或外層結(jié)構(gòu)上原子分布差異很大，就會(huì)使算法陷入局部最優(yōu)。為了提高算法的優(yōu)化效率，本文中引入了種子技術(shù)，降低

4、了優(yōu)化難度LJ原子團(tuán)簇的優(yōu)化個(gè)數(shù)達(dá)到310，Ag團(tuán)簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化得到了Ag43的結(jié)構(gòu)。
　　格點(diǎn)搜索技術(shù)是把優(yōu)化的原子放在它可能存在的位置中，通過算法優(yōu)化在它可能存在的位置中選擇一個(gè)最優(yōu)位置。本文把社會(huì)情感優(yōu)化算法離散化后，引入了格點(diǎn)搜索技術(shù)，減小了搜索范圍，把搜索空間變?yōu)閹讉€(gè)離散化的點(diǎn)，其優(yōu)化效果明顯好于前兩種優(yōu)化方式。為了簡化算法，縮短算法的優(yōu)化時(shí)間，根據(jù)團(tuán)簇結(jié)構(gòu)的生長特點(diǎn)----團(tuán)簇原子是由內(nèi)向外生長，內(nèi)層原子排滿后才會(huì)在外層排