改进的模拟退火算法预测有机化合物分子式-大学化学

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改进的模拟退火算法预测有机化合物分子式

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研究背景与问题

随着有机化学在医药、材料等领域的广泛应用，准确预测有机化合物的分子式成为化学研究中的一个重要课题。传统的预测方法往往依赖于复杂的实验和理论计算，耗时且成本高昂。模拟退火算法作为一种高效的组合优化算法，在处理复杂组合优化问题时展现出良好的性能。然而，传统的模拟退火算法在处理有机化合物分子式预测问题时存在一定的局限性，如收敛速度慢、局部最优解等问题。因此，针对这一问题，本研究提出了一种改进的模拟退火算法。

研究方法

本研究首先基于遗传算法计算种群中各个个体的适应度函数值，以适应度最高的个体作为模拟退火算法的初始解。在此基础上，算法通过随机扰动生成新的解，并利用模拟退火算法的全局搜索能力进行优化。具体方法如下： 1. 利用遗传算法初始化种群，计算每个个体的适应度值。 2. 将适应度最高的个体作为模拟退火算法的初始解。 3. 在初始解的基础上，通过随机扰动生成新解。 4. 计算新解的适应度值，并与当前解进行比较。 5. 根据模拟退火算法的降温策略，接受或拒绝新解，以实现全局优化。

核心结果

本研究提出的改进模拟退火算法在预测有机化合物分子式方面取得了显著的成果。通过实验验证，改进算法在预测精度和效率方面均优于传统模拟退火算法。具体表现在： 1. 预测精度提高：改进算法在预测有机化合物分子式时，其预测精度较传统算法提高了约15%。 2. 收敛速度加快：改进算法的收敛速度较传统算法提高了约30%。 3. 避免局部最优解：改进算法在搜索过程中能够有效避免局部最优解，提高预测结果的可靠性。

结论与意义

本研究提出了一种基于改进模拟退火算法的有机化合物分子式预测方法。该方法在预测精度、收敛速度和避免局部最优解等方面均表现出显著优势。该研究为有机化合物分子式预测提供了一种新的思路，有助于提高有机化学研究的效率和准确性。此外，本研究提出的改进模拟退火算法具有广泛的应用前景，可为其他组合优化问题提供借鉴和参考。

文章来源：《大学化学》网址: http://www.jxzyyzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/329.html