基于异构布谷鸟搜索算法的分子势能优化

发布时间：2023-07-29 07:34

　　分子最稳定构象的确立,可以被看作一个全局最优问题.分子结构决定了其性质和功能,在众多可能的分子构象中,最稳定的分子构象拥有最小的分子势能.然而,求解这个全局最小值是相当复杂的,而且计算上有一定难度,因为分子势能局部最小值的个数是随着分子大小呈指数增长的.因此,本文提出一种基于量子机制的、具有多样搜索策略的新型布谷鸟搜索算法(heterogeneous cuckoo search, HeCoS),并利用此算法优化简化的分子势能函数.结果表明HeCoS具有强大的全局最小值搜索能力、较快的收敛速度以及良好的鲁棒性,在性能上优于其他算法.

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 简化的分子势能函数
2 布谷鸟搜索算法
3 异构布谷鸟搜索算法
    3.1 量子策略
    3.2 异构布谷鸟搜索算法
4 实验研究
    4.1 参数分析
    4.2 复杂度分析
    4.3 势能函数最小化
        1) 收敛性.
        2) 解的质量.
        3) 相对误差. 相对误差(Relative Error, RE)[26]定义如下:
5 结论



本文编号：3837819