增强双金属集群的全球优化:一个自适应的多策略差异演化算法
Xiaomin Wu1, Miao He2, Yousi Lin1
1School of Opto-Electronic and Communication Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, China. wuxiaomin@xmut.edu.cn.
Nanoscale
|November 10, 2025
概括
我们开发了一个自适应的多策略差异演化 (AMSDE) 算法,以找到双金属的最低能量结构. 这种新方法为纳米合金设计提供了更快的融合和更好的稳定性.
科学领域:
- 计算化学和材料科学计算化学和材料科学
- 为复杂的系统开发算法.
背景情况:
- 确定双金属集群的稳定低能结构对于设计先进的催化材料至关重要.
- 传统的优化算法往往因过早地趋于局部最小值而受到影响,从而限制了它们的有效性.
研究的目的:
- 开发一种高效和强大的算法,用于确定双金属星团的全球最小能量结构.
- 研究- (Pt-Ni) 集群的结构,能量和电子特性.
主要方法:
- 开发一种自适应的多策略差异进化 (AMSDE) 算法.
- AMSDE采用适应性种群大小和三个合作,动态演变的种群,用于全球勘探,当地开发和多样性保护.
- 使用AMSDE框架对Pt-Ni集群 (3-23个原子) 的系统评估.
主要成果:
- 与传统方法相比,AMSDE算法显示了更快的融合,更高的稳定性和更低的能量.
- 分析揭示了小型和中型Pt-Ni集群的详细能量,结构稳定性和电子特性.
- 在Pt-Ni集群中确定了结构偏好和稳定性趋势,包括魔数配置.
结论:
- AMSDE算法为纳米合金集群的结构优化提供了一个有效的框架.
- 这项研究为Pt-Ni集群的行为提供了原子学的见解,有助于合理设计催化材料.


