计算化学公社

标题: 欢迎试用团簇结构搜索软件PGA [打印本页]

作者
Author: kkwang 时间: 2024-11-9 15:24
标题: 欢迎试用团簇结构搜索软件PGA

PGA是基于混合粒子群优化算法和遗传算法的原子团簇结构搜索程序，即在粒子群算法的框架内，将粒子群的操作算子换成遗传算法中的操作算子（杂交操作和变异操作）。算法的详细介绍见Kai Wang, J. Comput. Chem. 2024, 45, 2764-2770. http://doi.org/10.1002/jcc.27481

PGA的特点：

支持的原子数不限。
支持的第三方量化程序有XTB、Gaussian、ORCA、DMol3和Nwchem。
支持不同理论水平的组合，以实现效率最大化。
支持续算（摒弃程序自动生成初始结构，用户自定义初始种群结构）。
免编译。

欢迎大家试用PGA程序。PGA程序的交流群QQ: 682074598 欢迎入群讨论。如果有任何建议和问题，请联系我：kkwangkai@huuc.edu.cn

PGA程序链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1-0543uxpSGon43O-oWQgYQ?pwd=lhvg 提取码：lhvg

作者
Author: wzkchem5 时间: 2024-11-9 18:23
本帖最后由 wzkchem5 于 2024-11-9 13:27 编辑

请教一下PGA相比Molclus、ABCluster，以及ORCA的GOAT、DOCKER、SOLVATOR模块各有哪些优势？看到您文章里提到可以用Molclus产生PGA的初始population，是否意味着您的软件搜索得比Molclus更全？
另外考虑到ORCA是免费软件，而且从6.0.0版开始自带团簇搜索功能，如果PGA能在某些方面比ORCA更快或搜索得更全，对于ORCA用户而言会更有吸引力一些

作者
Author: kkwang 时间: 2024-11-9 19:26
本帖最后由 kkwang 于 2024-11-9 20:22 编辑

wzkchem5 发表于 2024-11-9 18:23
请教一下PGA相比Molclus、ABCluster，以及ORCA的DOCKER、SOLVATOR模块各有哪些优势？看到您文章里提到可以 ...

我之前编写过盆地跳算法、遗传算法、粒子群算法、社会情感优化算法。结合我自己的使用过程（我长期做硅团簇，锗团簇，锡团簇以及它们的过渡金属掺杂团簇）中，Molclus非常适合柔性分子的构象搜索而对于原子团簇，15个原子以后的尺寸，对于我研究的体系的搜索效率不是很理想。ABCluster（之前我用的是2.0的）也是对于较大尺寸的原子团簇来说有些问题。比如从生成的结构合理性上来说，在搜索过程中，由于生成结构时是通过对坐标加减乘除运算（差分算法往往都是这样，如蜂群、粒子群、差分进化算法等）生成的，结构中经常有那么几个原子的坐标偏离其他的原子太远，所以容易产生不合理的结构，其实也可以控制，如，若某个原子的相对坐标明显不合理，强行重新一个坐标合理的坐标值，我之前做纯粒子群算法时这样干过，但是效果并不好。遗传算法在这方面明显更好，假如两个合理的结构，分割后进行组合，一般情况下都是可以组合成一个相对合理的结构。这是我后来放弃其他算法，只用遗传的原因。ORCA的模块似乎是类似于盆地跳算法，是基于单个初始结构来搜的，效果肯定不如基于多个初始结构的那些算法。还有一点是，PGA放弃了自动产生初始结构的做法，而是通过其他程序产生若干个初始结构，作为PGA的初始种群，或者是用户根据已有的研究成果或化学直觉自己搭建几个比较合理的结构作为初始种群，效果很显著。这样做也带来一个好处是，程序可以续算，即程序在无意停掉，或搜寻一次后感觉搜的不够，可以在现有的结果基础上，构建初始种群，进行搜索。其实没有一种算法能保证一定能够搜索得到某一体系的基态结构，每个算法有每个算法的特点，不能完全替代。所以，某一算法搜寻的结果不好的时候，可以试试另外一种，或许可以得到好的结果。
这是我在使用过程的一点看法，可能不对，欢迎指正。

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