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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种利用遗传算法优化反应过渡态的方法，属于计算化学领域。本发明方法通过输入反应物的分子式自动转化为结构式，先设置目标原子的坐标为变量，随机生成多组初值，先通过常规算法计算得到满足条件的初值，在针对得到的初值利用利用遗传算法自动变异和交叉组合得到新的初值，重复计算得到符合条件的初值，直至符合条件的初值计算完毕，再根据满足条件的初值对应的反应路径，最终选出所需的过渡态及反应路径。本发明无需人为去调分子结构，计算过程快且结果更加准确。
主权项：1.一种利用遗传算法优化反应过渡态的方法，其特征在于，所述方法包括：1输入反应物的分子式，通过RDKit将分子式转化为结构式并输出对应的.mol文件；2利用Multiwfn将步骤1得到的.mol文件转化为.gjf文件；3将.gjf文件中的目标原子的坐标设为变量，同时，设定坐标变量的范围，并随机生成多组目标原子坐标的初值；4输入目标原子坐标变量的初值，利用基组算法进行计算，计算得到.out文件，进行判断：当结果非正常结束，则删除结果并代入其他初值进行迭代计算；当结果为正常结束，但是频率计算结果中无虚频或者有超过一个虚频，则删除结果并代入其他初值进行迭代计算；当结果为正常结束，且频率计算结果中有且只有一个虚频，则将.out文件通过文件的读写方式写入并计算该.out文件中对应的过渡态所对应的反应路径，之后代入其他初值进行迭代计算；5初值迭代完成后，整理步骤4计算得到的符合条件的初值，并利用遗传算法自动变异和交叉组合得到新的初值，重复步骤4和5，直至将符合条件的初值计算完毕；6迭代完成后，整理所有计算得到的过渡态及其对应的反应路径，根据反应产物来判断和确定符合条件的过渡态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种利用遗传算法优化反应过渡态的方法
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