[发明专利]一种并行粒子群合金纳米粒子结构优化方法及系统

摘要

本发明公开一种并行粒子群合金纳米粒子结构优化方法及系统。该方法主要包括在CPU单元中构建合金纳米粒子集合；构建GPU运行单元；在CPU单元中对运行参数进行初始化并发送至GPU运行单元，在GPU运行单元中运行粒子群改进算法来优化合金纳米粒子结构。本发明的GPU运行单元中通过软件调试计算不同线程数下Gupta函数的平均耗时，选择平均耗时最短的线程数确定为每块中的线程个数，通过合金纳米粒子集合的个体数/(线程数+1)确定所需块数，每个线程使用40个寄存器，每个原子占用一个线程计算原子势能。运用本发明，提高了计算效率与准确率，实现了合金纳米粒子稳定结构的快速高效全局优化，可广泛适应各类合金纳米粒子。

主权项

1.一种并行粒子群合金纳米粒子结构优化方法，其特征在于，所述方法包括：在CPU单元中构建合金纳米粒子集合；所述合金纳米粒子集合包括多个个体；每个所述个体表示一种合金纳米粒子结构；每种所述合金纳米粒子结构表示多个原子在空间的坐标位置，且每种所述合金纳米粒子结构中同种类型的原子个数比例不变；在CPU单元中对运行参数进行初始化；所述运行参数包括合金纳米粒子集合的个体数、个体的初始速度和初始位置、每个合金纳米粒子的初始结构、初始线程数、总迭代次数；构建GPU运行单元；所述GPU运行单元中包括若干个网格；每个所述网格包括若干个块；每个所述块包括若干个线程；每个线程使用40个寄存器；每个原子占用一个线程来计算原子势能；其中，通过NVIDIA Parallel Nsight调试计算不同线程数下Gupta函数的平均耗时，选择平均耗时最短的线程数确定为每块中的线程个数；所述合金纳米粒子集合所需的块数为合金纳米粒子集合的个体数/(线程数+1)；将初始化后的运行参数发送至所述GPU运行单元，并在所述GPU运行单元中运行粒子群改进算法来优化合金纳米粒子结构；其中，将当前迭代确定的最优个体与存储在CPU单元的个体进行比较更新，确定在CPU单元存储的最终个体。