实例介绍
【实例简介】
用于研究纳米团簇（有机体）程序的遗传算法：用于纳米团簇的遗传算法 奥塔哥研究纳米团簇的遗传算法，包括结构方法和相似性（有机体）程序，旨在对纳米团簇进行遗传算法全局优化。 它的设计灵感来自Roy Johnston集团的伯明翰集群遗传算法和伯明翰并行遗传算法（请参阅JBA Davis, A. Shayeghi, SL Horswell, RL Johnston, Nanoscale, 2015,7, 14032 （ 或）， RL Johnston,Dalton Trans., 2003, 4193–4207 （ 或 如果您是有机体计划的新手，建议在下载之前通过在交互式Jupyter + Binder交互式页面上运行有机体来尝试一下。 在Jupyter + Binder上，您可以在网络上玩生物程序。 您无需安装任何程序即可在Jupyter + Binder上试用有机体。 单击下面的“活页夹”
【实例截图】
【核心代码】
16359647393404718555.zip
└── Organisms-main
├── conda
│ ├── make_meta_yaml.py
│ └── meta.yaml
├── Documentation
│ ├── run_sphinx.sh
│ └── source
│ ├── AC_SCM_Methods.rst
│ ├── Adding_Surfaces.rst
│ ├── Cluster.rst
│ ├── CNA_Database.rst
│ ├── CNA_Fitness_Contribution.rst
│ ├── Collection.rst
│ ├── Collections_Iterator.rst
│ ├── Common_Issues_of_GA.rst
│ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_energy.rst
│ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_fitness.rst
│ ├── conf.py
│ ├── Crossover.rst
│ ├── Energetic_Fitness_Contribution.rst
│ ├── Energy_Fitness_Operator.rst
│ ├── Energy_Predation_Operator.rst
│ ├── Energy_Predation_Operator_Scripts.rst
│ ├── EnergyProfile.rst
│ ├── Epoch.rst
│ ├── Examples_of_Running_GA.rst
│ ├── ExternalDefinitions.rst
│ ├── Fitness_Function.rst
│ ├── Fitness_Operator.rst
│ ├── Fitness_Operators.rst
│ ├── GA_Files.rst
│ ├── GA_Initiate.rst
│ ├── GA_Introducing_Remarks.rst
│ ├── GA_Program_Details.rst
│ ├── GA_Program.rst
│ ├── GA_Recording_System.rst
│ ├── GA_Setup.rst
│ ├── GA_static
│ │ ├── my_theme.css
│ │ └── theme.css
│ ├── genindex.rst
│ ├── get_newly_initilised_population.py
│ ├── Get_Offspring.rst
│ ├── Get_Predation_and_Fitness_Operators.rst
│ ├── HelpfulPrograms_CreatingAndRunningGA.rst
│ ├── HelpfulPrograms_GatherAndPostprocessingData.rst
│ ├── HelpfulPrograms_Others.rst
│ ├── How_Organisms_Works.rst
│ ├── How_To_Use_The_Organisms_Program.rst
│ ├── IDCM_Methods.rst
│ ├── IDCM_Predation_Operator.rst
│ ├── IDCM_Predation_Operator_Scripts.rst
│ ├── Images
│ │ ├── ase_gui_blank.png
│ │ ├── binder_badge.svg
│ │ ├── conda_version.svg
│ │ ├── GA_Proceedure.png
│ │ ├── GA_Proceedure.svg
│ │ ├── github_licence.svg
│ │ ├── github_tag.svg
│ │ ├── Gnome_House.jpg
│ │ ├── gnome.png
│ │ ├── pip3_list_example.png
│ │ ├── pypi_python_version.svg
│ │ ├── pypi_version.svg
│ │ ├── python_version_example.png
│ │ └── UML_Diagrams
│ │ ├── Examples_001.png
│ │ ├── Examples_002.png
│ │ ├── Examples_003.png
│ │ ├── Examples_004.png
│ │ ├── Examples_005.png
│ │ ├── Examples.png
│ │ ├── Examples.txt
│ │ ├── GA_Diagram.png
│ │ ├── GA_Diagram.txt
│ │ ├── GA_Diagram_v2.png
│ │ └── GA_Diagram_v2.txt
│ ├── index.rst
│ ├── Initialise_Population.rst
│ ├── Initialising_a_New_Population.rst
│ ├── Installation.rst
│ ├── Local_Minimisation_Function.rst
│ ├── LoD_Comparison_Database.rst
│ ├── MakeTrials_Multiple.py
│ ├── MakeTrials.py
│ ├── mass_submit_full.sl
│ ├── mass_submit_packets.sl
│ ├── mass_submit.sl
│ ├── Memory_Operator.rst
│ ├── meta.py
│ ├── Mutation.rst
│ ├── MyPool.rst
│ ├── No_Predation_Operator.rst
│ ├── Offspring_Pool.rst
│ ├── Population.rst
│ ├── Predation_Operator.rst
│ ├── Predation_Operators.rst
│ ├── py-modindex.rst
│ ├── Recording_Clusters_From_The_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Restarting_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── RunMinimisation_General.py
│ ├── RunMinimisation.py
│ ├── RunMinimisation_VASP.py
│ ├── Run.py
│ ├── Safely_Finishing_the_GA_Midway.rst
│ ├── SCM_and_Energy_Fitness_Operator.rst
│ ├── SCM_initialisation.rst
│ ├── SCM_Predation_Operator.rst
│ ├── SCM_Scripts.rst
│ ├── Similarity_Profile.rst
│ ├── Simple_Energy_Predation_Operator.rst
│ ├── Surface.rst
│ ├── TC_SCM_Methods.rst
│ ├── The_Structural_Comparison_Method.rst
│ ├── Timer.rst
│ ├── Types_Of_Mutations.rst
│ ├── Using_Databases_with_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Using_Epoch_Methods.rst
│ ├── Using_Fitness_Operators_with_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Using_MakeTrials.rst
│ ├── Using_Predation_Operators_with_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Using_Run.rst
│ └── Using_the_Memory_Operator.rst
├── Examples
│ ├── CreateSets
│ │ ├── MakeTrials.py
│ │ ├── RunMinimisation.py
│ │ └── Run.py
│ ├── Initial_Population
│ │ ├── check_initilised_population_against_diversity_schemes.py
│ │ ├── get_newly_initilised_population.py
│ │ └── RunMinimisation.py
│ ├── Playground
│ │ ├── RunMinimisation_AuPd.py
│ │ ├── RunMinimisation.py
│ │ ├── Run.py
│ │ ├── surface.py
│ │ └── surface.xyz
│ └── Set_of_RunMinimisation_Files
│ ├── RunMinimisation_AuPd.py
│ ├── RunMinimisation_Au.py
│ ├── RunMinimisation_Cu.py
│ ├── RunMinimisation_General.py
│ ├── RunMinimisation_LJ.py
│ └── RunMinimisation_VASP.py
├── LICENSE.md
├── Organisms
│ ├── GA
│ │ ├── Cluster.py
│ │ ├── Collection.py
│ │ ├── Collections_Iterator.py
│ │ ├── Crossover.py
│ │ ├── EnergyProfile.py
│ │ ├── Epoch.py
│ │ ├── exitting_procedure.py
│ │ ├── ExternalDefinitions.py
│ │ ├── Fitness_Operators
│ │ │ ├── CNA_Database_Check.py
│ │ │ ├── CNA_Fitness_Contribution.py
│ │ │ ├── Dynamics_Mode.py
│ │ │ ├── Energetic_Fitness_Contribution.py
│ │ │ ├── Energy_Fitness_Operator.py
│ │ │ ├── Fitness_Function.py
│ │ │ ├── Fitness_Operator.py
│ │ │ ├── SCM_and_Energy_Fitness_Operator_Options.py
│ │ │ └── SCM_and_Energy_Fitness_Operator.py
│ │ ├── GA_Initiate.py
│ │ ├── GA_Introducing_Remarks.py
│ │ ├── GA_Program_Details.py
│ │ ├── GA_Program_external_methods.py
│ │ ├── GA_Program.py
│ │ ├── GA_Recording_System.py
│ │ ├── GA_Setup.py
│ │ ├── Get_Offspring.py
│ │ ├── Get_Predation_and_Fitness_Operators.py
│ │ ├── Initialise_Population.py
│ │ ├── Lock.py
│ │ ├── Memory_Operator.py
│ │ ├── Mutation.py
│ │ ├── Offspring_Pool.py
│ │ ├── Population.py
│ │ ├── Predation_Operators
│ │ │ ├── Energy_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── Energy_Predation_Operator_Scripts
│ │ │ │ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_energy.py
│ │ │ │ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_fitness.py
│ │ │ │ └── Simple_Energy_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── IDCM_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── IDCM_Predation_Operator_Scripts
│ │ │ │ ├── IDCM_Methods.py
│ │ │ │ └── LoD_Comparison_Database.py
│ │ │ ├── No_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── Predation_Operator.py
│ │ │ └── SCM_Predation_Operator.py
│ │ ├── SCM_Scripts
│ │ │ ├── AC_SCM_Methods.py
│ │ │ ├── CNA_Database.py
│ │ │ ├── MyPool.py
│ │ │ ├── SCM_initialisation.py
│ │ │ ├── Similarity_Profile.py
│ │ │ └── TC_SCM_Methods.py
│ │ ├── Surface.py
│ │ ├── Timer.py
│ │ └── Types_Of_Mutations.py
│ ├── Helpful_Programs
│ │ ├── delALL.sh
│ │ ├── meta.py
│ │ ├── Plot_energy_of_population_over_generation.py
│ │ ├── Plot_energy_over_clusters_generated.py
│ │ └── TSCM_Plot.py
│ ├── __init__.py
│ ├── Postprocessing_Programs
│ │ ├── Did_Complete_Main.py
│ │ ├── Did_Complete.py
│ │ ├── Did_Find_LES_Main.py
│ │ ├── Did_Find_LES.py
│ │ ├── GetLESOfAllTrials_Main_v3.py
│ │ ├── GetLESOfAllTrials.py
│ │ ├── Postprocessing_Database.py
│ │ └── view_cluster_from_database.py
│ └── Subsidiary_Programs
│ ├── Create_submitSL_slurm_Main.py
│ ├── make_finish_files.py
│ ├── MakeTrialsProgram.py
│ ├── mass_scancel.py
│ ├── remove_finish_files.py
│ ├── remove_lock_files.py
│ └── Run_mass_submitSL_slurm.py
├── README.md
├── setup.cfg
└── setup.py
22 directories, 210 files
用于研究纳米团簇（有机体）程序的遗传算法：用于纳米团簇的遗传算法 奥塔哥研究纳米团簇的遗传算法，包括结构方法和相似性（有机体）程序，旨在对纳米团簇进行遗传算法全局优化。 它的设计灵感来自Roy Johnston集团的伯明翰集群遗传算法和伯明翰并行遗传算法（请参阅JBA Davis, A. Shayeghi, SL Horswell, RL Johnston, Nanoscale, 2015,7, 14032 （ 或）， RL Johnston,Dalton Trans., 2003, 4193–4207 （ 或 如果您是有机体计划的新手，建议在下载之前通过在交互式Jupyter + Binder交互式页面上运行有机体来尝试一下。 在Jupyter + Binder上，您可以在网络上玩生物程序。 您无需安装任何程序即可在Jupyter + Binder上试用有机体。 单击下面的“活页夹”
【实例截图】
【核心代码】
16359647393404718555.zip
└── Organisms-main
├── conda
│ ├── make_meta_yaml.py
│ └── meta.yaml
├── Documentation
│ ├── run_sphinx.sh
│ └── source
│ ├── AC_SCM_Methods.rst
│ ├── Adding_Surfaces.rst
│ ├── Cluster.rst
│ ├── CNA_Database.rst
│ ├── CNA_Fitness_Contribution.rst
│ ├── Collection.rst
│ ├── Collections_Iterator.rst
│ ├── Common_Issues_of_GA.rst
│ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_energy.rst
│ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_fitness.rst
│ ├── conf.py
│ ├── Crossover.rst
│ ├── Energetic_Fitness_Contribution.rst
│ ├── Energy_Fitness_Operator.rst
│ ├── Energy_Predation_Operator.rst
│ ├── Energy_Predation_Operator_Scripts.rst
│ ├── EnergyProfile.rst
│ ├── Epoch.rst
│ ├── Examples_of_Running_GA.rst
│ ├── ExternalDefinitions.rst
│ ├── Fitness_Function.rst
│ ├── Fitness_Operator.rst
│ ├── Fitness_Operators.rst
│ ├── GA_Files.rst
│ ├── GA_Initiate.rst
│ ├── GA_Introducing_Remarks.rst
│ ├── GA_Program_Details.rst
│ ├── GA_Program.rst
│ ├── GA_Recording_System.rst
│ ├── GA_Setup.rst
│ ├── GA_static
│ │ ├── my_theme.css
│ │ └── theme.css
│ ├── genindex.rst
│ ├── get_newly_initilised_population.py
│ ├── Get_Offspring.rst
│ ├── Get_Predation_and_Fitness_Operators.rst
│ ├── HelpfulPrograms_CreatingAndRunningGA.rst
│ ├── HelpfulPrograms_GatherAndPostprocessingData.rst
│ ├── HelpfulPrograms_Others.rst
│ ├── How_Organisms_Works.rst
│ ├── How_To_Use_The_Organisms_Program.rst
│ ├── IDCM_Methods.rst
│ ├── IDCM_Predation_Operator.rst
│ ├── IDCM_Predation_Operator_Scripts.rst
│ ├── Images
│ │ ├── ase_gui_blank.png
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│ │ ├── conda_version.svg
│ │ ├── GA_Proceedure.png
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│ │ ├── Gnome_House.jpg
│ │ ├── gnome.png
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│ │ └── UML_Diagrams
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│ │ ├── Examples.png
│ │ ├── Examples.txt
│ │ ├── GA_Diagram.png
│ │ ├── GA_Diagram.txt
│ │ ├── GA_Diagram_v2.png
│ │ └── GA_Diagram_v2.txt
│ ├── index.rst
│ ├── Initialise_Population.rst
│ ├── Initialising_a_New_Population.rst
│ ├── Installation.rst
│ ├── Local_Minimisation_Function.rst
│ ├── LoD_Comparison_Database.rst
│ ├── MakeTrials_Multiple.py
│ ├── MakeTrials.py
│ ├── mass_submit_full.sl
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│ ├── Memory_Operator.rst
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│ ├── Mutation.rst
│ ├── MyPool.rst
│ ├── No_Predation_Operator.rst
│ ├── Offspring_Pool.rst
│ ├── Population.rst
│ ├── Predation_Operator.rst
│ ├── Predation_Operators.rst
│ ├── py-modindex.rst
│ ├── Recording_Clusters_From_The_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Restarting_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── RunMinimisation_General.py
│ ├── RunMinimisation.py
│ ├── RunMinimisation_VASP.py
│ ├── Run.py
│ ├── Safely_Finishing_the_GA_Midway.rst
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│ ├── Simple_Energy_Predation_Operator.rst
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│ ├── TC_SCM_Methods.rst
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│ ├── Timer.rst
│ ├── Types_Of_Mutations.rst
│ ├── Using_Databases_with_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Using_Epoch_Methods.rst
│ ├── Using_Fitness_Operators_with_the_Genetic_Algorithm.rst
│ ├── Using_MakeTrials.rst
│ ├── Using_Predation_Operators_with_the_Genetic_Algorithm.rst
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├── Examples
│ ├── CreateSets
│ │ ├── MakeTrials.py
│ │ ├── RunMinimisation.py
│ │ └── Run.py
│ ├── Initial_Population
│ │ ├── check_initilised_population_against_diversity_schemes.py
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│ │ └── surface.xyz
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│ ├── RunMinimisation_AuPd.py
│ ├── RunMinimisation_Au.py
│ ├── RunMinimisation_Cu.py
│ ├── RunMinimisation_General.py
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│ └── RunMinimisation_VASP.py
├── LICENSE.md
├── Organisms
│ ├── GA
│ │ ├── Cluster.py
│ │ ├── Collection.py
│ │ ├── Collections_Iterator.py
│ │ ├── Crossover.py
│ │ ├── EnergyProfile.py
│ │ ├── Epoch.py
│ │ ├── exitting_procedure.py
│ │ ├── ExternalDefinitions.py
│ │ ├── Fitness_Operators
│ │ │ ├── CNA_Database_Check.py
│ │ │ ├── CNA_Fitness_Contribution.py
│ │ │ ├── Dynamics_Mode.py
│ │ │ ├── Energetic_Fitness_Contribution.py
│ │ │ ├── Energy_Fitness_Operator.py
│ │ │ ├── Fitness_Function.py
│ │ │ ├── Fitness_Operator.py
│ │ │ ├── SCM_and_Energy_Fitness_Operator_Options.py
│ │ │ └── SCM_and_Energy_Fitness_Operator.py
│ │ ├── GA_Initiate.py
│ │ ├── GA_Introducing_Remarks.py
│ │ ├── GA_Program_Details.py
│ │ ├── GA_Program_external_methods.py
│ │ ├── GA_Program.py
│ │ ├── GA_Recording_System.py
│ │ ├── GA_Setup.py
│ │ ├── Get_Offspring.py
│ │ ├── Get_Predation_and_Fitness_Operators.py
│ │ ├── Initialise_Population.py
│ │ ├── Lock.py
│ │ ├── Memory_Operator.py
│ │ ├── Mutation.py
│ │ ├── Offspring_Pool.py
│ │ ├── Population.py
│ │ ├── Predation_Operators
│ │ │ ├── Energy_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── Energy_Predation_Operator_Scripts
│ │ │ │ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_energy.py
│ │ │ │ ├── Comprehensive_Energy_Predation_Operator_fitness.py
│ │ │ │ └── Simple_Energy_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── IDCM_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── IDCM_Predation_Operator_Scripts
│ │ │ │ ├── IDCM_Methods.py
│ │ │ │ └── LoD_Comparison_Database.py
│ │ │ ├── No_Predation_Operator.py
│ │ │ ├── Predation_Operator.py
│ │ │ └── SCM_Predation_Operator.py
│ │ ├── SCM_Scripts
│ │ │ ├── AC_SCM_Methods.py
│ │ │ ├── CNA_Database.py
│ │ │ ├── MyPool.py
│ │ │ ├── SCM_initialisation.py
│ │ │ ├── Similarity_Profile.py
│ │ │ └── TC_SCM_Methods.py
│ │ ├── Surface.py
│ │ ├── Timer.py
│ │ └── Types_Of_Mutations.py
│ ├── Helpful_Programs
│ │ ├── delALL.sh
│ │ ├── meta.py
│ │ ├── Plot_energy_of_population_over_generation.py
│ │ ├── Plot_energy_over_clusters_generated.py
│ │ └── TSCM_Plot.py
│ ├── __init__.py
│ ├── Postprocessing_Programs
│ │ ├── Did_Complete_Main.py
│ │ ├── Did_Complete.py
│ │ ├── Did_Find_LES_Main.py
│ │ ├── Did_Find_LES.py
│ │ ├── GetLESOfAllTrials_Main_v3.py
│ │ ├── GetLESOfAllTrials.py
│ │ ├── Postprocessing_Database.py
│ │ └── view_cluster_from_database.py
│ └── Subsidiary_Programs
│ ├── Create_submitSL_slurm_Main.py
│ ├── make_finish_files.py
│ ├── MakeTrialsProgram.py
│ ├── mass_scancel.py
│ ├── remove_finish_files.py
│ ├── remove_lock_files.py
│ └── Run_mass_submitSL_slurm.py
├── README.md
├── setup.cfg
└── setup.py
22 directories, 210 files
标签：
有机体：奥塔哥研究纳米团簇的遗传算法，包括结构方法和相似性（有机体）程序是一种遗传算法，旨在全局优化纳米团簇（也称为簇或纳米颗粒...
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