基于智能优化算法的小型团簇结构研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·团簇研究的历史及发展 | 第10-11页 |
| ·团簇研究的意义 | 第11-13页 |
| ·团簇的研究方向和主要求解方法 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 团簇研究中原子间势函数 | 第16-21页 |
| ·Lennard-Jones势 | 第16-17页 |
| ·Sutton-Chen势 | 第17-18页 |
| ·Gupta多体势 | 第18-19页 |
| ·Tersoff势 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 智能优化算法 | 第21-34页 |
| ·遗传优化算法 | 第21-26页 |
| ·遗传优化算法的产生 | 第21页 |
| ·标准遗传优化算法 | 第21-23页 |
| ·标准遗传优化算法的流程图及步骤 | 第23-24页 |
| ·遗传优化算法的特点及应用 | 第24页 |
| ·遗传算法的应用 | 第24-26页 |
| ·粒子群优化算法 | 第26-30页 |
| ·粒子群优化算法的产生 | 第26-27页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| ·基本粒子群优化算法的流程图及步骤 | 第28-29页 |
| ·粒子群优化算法的特点及应用 | 第29-30页 |
| ·差分进化算法 | 第30-33页 |
| ·差分进化算法的产生 | 第30页 |
| ·标准差分进化算法 | 第30-31页 |
| ·标准差分进化算法的流程图及步骤 | 第31-32页 |
| ·差分进化算法的特点及应用 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 智能算法在原子团簇结构优化中的应用 | 第34-50页 |
| ·智能优化算法用于铱原子团簇结构优化 | 第34-40页 |
| ·铱原子团簇结构优化预测 | 第34-36页 |
| ·结果分析 | 第36-40页 |
| ·基于智能优化算法用于镍原子团簇结构优化 | 第40-48页 |
| ·镍原子团簇结构优化预测 | 第40-41页 |
| ·遗传算法和粒子群算法优化结果及对比分析 | 第41-46页 |
| ·差分进化算法优化镍原子团簇 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
