【摘 要】
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采用具有群体智能的蜂群优化算法（ABC）结合半经验Gupta原子间相互作用势对金团簇Aun（n=2100）的稳定结构、结合能（Eb）、平均结合能（Eab）、平均间距（ra）、对称性（PG）、一阶差分（ΔE1）和二阶差
【机 构】
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重庆科技学院数理学院; 中国科学院工程热物理研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(11347024);重庆市科委自然科学基金(cstc2014jcyj A0030,cstc2016jcyj A0336);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1601332,KJ1401313);重庆科技学院博士教授启动基金(ck2014B21)
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采用具有群体智能的蜂群优化算法（ABC）结合半经验Gupta原子间相互作用势对金团簇Aun（n=2100）的稳定结构、结合能（Eb）、平均结合能（Eab）、平均间距（ra）、对称性（PG）、一阶差分（ΔE1）和二阶差分（ΔE2）进行了研究.结果表明:一、ABC算法在中小尺度团簇上具有良好的全局寻优能力,其与遗传算法（GA）、动态格点搜索（DLS）等算法结果吻合非常好,当团簇尺度增大时,与其它算法一样,标准ABC算法的全局最优搜索能力也逐渐减弱;二、ABC算法中三参数取值对最优解获取有直接影响,当团簇尺度n小于60时,中等参数值即能获得最优解,当n大于60时,为平衡计算时间和精度,较大的最大迭代次数(gmax)、中等或偏小的可行解尺度（SN）和最大侦查蜂数目（glimit）取值是一种较好的选择;三、通过对ABC和文献结果比较,几个金团簇的新低能结构被提出和确认,另外,本文首次对Au91Au99进行了系统描述.
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