【摘 要】
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该文提出了一个新的求解LJ簇问题的随机全局优化算法,称之为完全网下降法(Complete Netting Descend Algorithm,简称CND算法).CND算法的提出基于LJ簇问题本身的显著特点,其基
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该文提出了一个新的求解LJ簇问题的随机全局优化算法,称之为完全网下降法(Complete Netting Descend Algorithm,简称CND算法).CND算法的提出基于LJ簇问题本身的显著特点,其基本过程是从少数几个初始点构造的完全网开始,在网的所有边上均匀取点选取用来构造下一个完全网的点集,重复这个过程,就会将全局极小点局限到一个越来越小相对容易被找到的区域.针对中大规模的LJ簇问题,我们还提出了改进的CND算法.改进的CND算法先经过一个预选初始点的步骤,以避免算法从坏的初始完全网开始,并且在迭代过程当中借用了光滑化函数技巧,尽力在不影响算法成功率的前提下提高其计算效率.该文对CND算法及改进的CND算法就原子(粒子)个数2≤N≤116作了数值试验,绝大部分计算结果与目前公开的最好的结果完全相同.并且,我们还对算法的成功率,目标函数的计算次数,局部下降次数等指标进行了评价,初步说明了算法的有效性.对于高维LJ问题的并行化计算,我们也进行了初步的讨论和尝试.
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