一种固体材料表面重构路径的最优原子匹配搜寻方法

本发明涉及生成结构相的表面重构路径，尤其是涉及一种固体材料表面重构路径的最优原子匹配搜寻方法。

背景技术：

1、随着密度泛函理论(density functional theory)的创立和计算机技术的不断发展，理论模拟在材料学研究中的作用日益凸显。在固体材料领域，多相固体材料有望成为未来存储记忆材料和半导体材料的重要候选。通过理论模拟，确定固体材料不同相之间的表面重构路径和转化机理，是进一步精细调控表面重构过程的基础。在计算材料学领域，用于确定两个结构相之间表面重构路径的基本方法是微动弹性带法(nudged elastic bandmethod)。该方法通过两个结构相的对应原子坐标之间的线性插值，对势能面上的两个相之间的表面重构路径进行初始化。然后通过弹性带的能量优化，确定势能面上两个结构相之间的最优表面重构路径。然而，这种方法在应用前需要预先确定两个结构之间的原子匹配方式，而原子间的匹配方式直接影响表面重构路径的优化结果。特别是当两个晶相结构涉及的原子数量较多，结构较为复杂时，原子之间的匹配变得多样和繁琐，现有的人工观察进行匹配的方法容易引入了较多的主观因素，导致出错和效率低下。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了提高两个结构之间的原子匹配方式的准确性和效率而提供的一种固体材料表面重构路径的最优原子匹配搜寻方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、一种固体材料表面重构路径的最优原子匹配搜寻方法，方法包括：

4、s1、初始化种群参数，每个种群的个体为原子排列的顺序，所述原子排列的顺序为基于原子编号组成的基因序列；

5、s2、初始化种群个体对应的基因序列；

6、s3、选择一个结构相作为参比结构相，计算各个个体在对应的基因序列下的适应值，选择适应值最低的一个种群个体作为当前搜索到的最优种群个体；

7、s4、各个种群个体和当前搜索到的最优种群个体进行交叉操作；

8、s5、各个种群个体进行变异操作，产生新一代种群；

9、s6、计算新一代种群的适应值，选择前n个最低的适应值对应的n个种群个体作为结果种群个体；

10、s7、判断是否达到收敛标准或繁衍代数上限，若是，则停止繁衍，输出s6的结果种群个体作为该结构相的最优原子匹配模式，反之，将s6选择的新一代种群个体作为s4中的各个种群个体，返回s4。

11、进一步地，s2的具体步骤为：

12、s21、设置参比结构相中原子的编号的序列为(1，2……，n)，设置匹配结构相中原子的编号的序列为(1*，2*……，n*)，基因序列为(i1,i2,i3,…,in)，其中，基因序列的第x个元素ix表示(1*，2*……，n*)中与参比结构相的1～n号中第x号原子匹配的匹配结构相中原子的编号，ix∈{1*，2*……，n*}，其中，参比结构相和匹配结构相中相同化学元素的原子的编号连续排列，设参比结构相中所有相同化学元素m的原子的编号为y，y+1，……z，则与参比结构相对应的匹配结构相中所有化学元素m的原子的编号为y*，(y+1)*……，z*，基因序列中，{y*，(y+1)*……，z*}中的任一个原子编号必然是基因序列中第y，y+1，……z中一个位置的元素的值，将第y，y+1，……z个元素称为同一化学元素m的元素，y，y+1，……z称为同一化学元素m的元素位置；

13、s22、对基因序列中同一化学元素的元素在该同一化学元素的元素位置范围内进行随机重排，得到各个个体的初始化基因序列。

14、进一步地，适应值具体为：

15、

16、其中，dx表示种群个体的第x个元素ix对应的匹配结构相中的编号为原子，也就是匹配结构相中原子序号为ix的原子，和参比结构相中对应的同一原子，也就是参比结构相中原子序号为x的原子之间的最短距离。

17、进一步地，s4的具体步骤为：

18、s41、将各个初始化种群个体的基因序列中与最优种群个体的基因序列重合的部分保留；

19、s42、筛选出各个种群个体的基因序列中与最优种群个体的基因序列不同的部分，对于筛选出的部分中，随机选择位于同一化学元素的元素位置范围内的2个该同一化学元素的元素进行位置互换，使得两个位置中一个位置上的元素值与最优种群个体的该位置上的元素值相同。

20、进一步地，s5的具体步骤为：

21、对s4中得到的进行交叉操作后的各个种群个体，随机交换种群个体中位于同一化学元素的元素位置范围内的两个同一化学元素的元素的位置，得到新一代种群。

22、进一步地，判断是否达到收敛标准或繁衍代数上限的具体步骤为：

23、判断是否满足四个条件中任意一个条件，其中四个条件具体为：

24、连续产生的l代种群中，当前搜索到的最优种群个体的适应值变化在阈值内；

25、连续产生的l代种群中，各个种群个体都优化到当前搜索到的最优种群个体；

26、当前搜索到的最优种群个体的值达到0，其中，dx表示种群个体的第x个元素ix对应的匹配结构相中的原子，也就是匹配结构相中原子序号为ix的原子，和参比结构相中对应的同一原子，也就是参比结构相中原子序号为x的原子之间的最短距离；

27、繁衍代数达到上限。

28、进一步地，s3的具体步骤为：

29、计算各个个体在对应的基因序列下的适应值，选择适应值最低的一个种群个体作为当前搜索到的最优种群个体，同时将各个个体的适应值作为各个个体的初始历史最低适应值。

30、进一步地，s6的具体步骤为：

31、获取当前历史最低适应值，计算s5的新一代种群的各个种群个体的适应值，更新新一代种群的个体各自的历史最低适应值以及对应的基因序列，将新一代种群的各个种群个体的适应值中最小的前n个值对应的基因序列作为适应值最低的前n个个体，也就是结果种群个体，将新一代种群的个体各自的历史最低适应值中最小的值对应的个体为新的当前搜索到的最优种群个体。

32、进一步地，第一次执行s6时，将s3的初始历史最低适应值作为当前历史最低适应值。

33、进一步地，获取当前历史最低适应值，计算s5的新一代种群的各个种群个体的适应值，更新新一代种群的个体各自的历史最低适应值以及对应的基因序列的具体步骤为：

34、获取当前历史最低适应值{c1，c2……cn}，计算s5的新一代种群的各个种群个体的适应值{b1，b2……bn}，将bj与cj进行比较，将cj更新为bj与cj中更小的值，得到新的历史最低适应值{c1，c2……cn}，所述新的历史最低适应值{c1，c2……cn}为新一代种群的个体各自的历史最低适应值，并更新新一代种群的个体各自的历史最低适应值对应的基因序列。

35、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

36、(1)本发明实现了两个结构相之间的原子匹配的自动化，解放了人力，减少人为错误的产生，尤其是对于原子数较多的复杂体系，可以高效准确地构筑表面重构路径。

37、(2)通过两个结构相之间的原子匹配方式的改变，取适应值最低的几条路径，从而实现多条可能的最优表面重构路径的设计。克服了原子匹配人工枚举对路径搜索的限制，大大拓展了路径的搜索空间，从两个结构相匹配的原子之间距离最短的层面找到最优的表面重构路径，使得找到的表面重构路径更加接近于全局最优的表面重构路径。