近些年来,团簇空间结构的优化问题是化学物理材料等多个学科关注的前沿问题之一。原子团簇是由几颗到几十万颗原子在原子间势能的作用下结合到一起的相对稳定的物质。团簇构型优化的研究目标是搜索具有最低势能值的团簇构型。然而,随着团簇中原子个数的增加,团簇构型的搜索空间呈现出指数型的增长,团簇构型的优化问题是NP困难问题。在团簇结构的优化问题上,稳定高效的算法起到了至关重要的作用,所以对团簇结构的优化问题也是计算机科学领域的重要研究课题之一。为了求解NP困难问题,科学界已经提出了多种算法,其中比较常见的有Simulate Annealing,Basin Hopping,Tabu Search,Heuristic algorithm with Surface and Interior,Simple Greedy method with Energy-based perturbation,动态格点算法(DLS)及这些算法的变形等。课题主要针对二元Morse金属团簇进行研究。二元金属团簇由两种金属原子混合而成,大量研究证明二元金属团簇比单原子金属团簇表现出了更突出的特性,如催化、结构、电磁等特性,同时由于二元金属团簇结构的多样性,团簇最优构型的搜索空间大大增加,对算法的要求也更高。算法选取材料系数为5和7的金属原子作为代表来对团簇的结构进行优化。通过仔细探究和分析二元Morse团簇优化现阶段采用的算法存在的问题,研究对动态格点算法做了以下两方面的改进。一方面,在动态格点的构建阶段,构建两种原子类型的格点;另一方面,在动态格点的搜索阶段,根据Nmov个高能量原子中A类原子和B类原子个数来搜索格点。改进之后的算法在稳定性和准确性方面都有明显的提高。