遗传算法在催化体系的全局结构优化中的应用

• 作者: 石向成 赵志坚 巩金龙
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 遗传算法 全局优化 催化 势能面 纳米结构 分子模拟 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 综述与专论
• 页码范围: 27-41
• 页数: 14页
• 分类号: O643
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/0438-1157.20201037

摘要

对催化体系进行全局结构优化，搜寻基态结构对预测催化剂结构、分析反应物的吸附特性、研究多相催化反应机理、构建实际反应路径等方面至关重要。遗传算法通过交叉、变异和选择等操作，模拟了自然淘汰进化过程，来搜索势能面上的基态结构。作为一种无偏优化算法，遗传算法的优化过程不依赖于输入结构，具有很强的全局搜索能力。对遗传算法在催化体系的全局结构优化问题中的应用进行了综述，介绍了遗传算法在实空间上进行全局结构优化的基本程序框架以及近年来结合并行计算、机器学习等技术发展的改进框架，并讨论了它们在团簇优化、负载型催化剂的结构优化问题上的相关应用，为遗传算法的进一步改进以及更广泛的应用提供理论指导。