1. 鋰離子電池起源?

鋰離子電池始于1972年，由Armand教授提出利用嵌入化合物（Li intercalation compounds）代替鋰金屬作為負極材料。在充放電過程中，鋰離子來回穿梭于正極與負極之間，因此，鋰離子電池也 被形象的稱為“搖椅式電池”（Rocking-Chair Batteries）。

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電極材料的探索是發展鋰離子電池的關鍵，圖1為自1980年鋰離子電池發展初期以來具有代表性意義的幾種電極材料。其中，由索尼公司在1989 年提出的以石油焦作負極、鈷酸鋰（LiCoO2）作為鋰源正極、六氟磷酸鋰（LiPF6）與乙烯碳酸酯（EC）作為電解液的可循環充放電鋰離子電池的問世，隨后在1991 年實現的商業化生產也標志著新型鋰離子電池時代的到來。

電極材料研究進展及其電化學性質

2. 鋰離子電池研究為什么需要材料設計與模擬？

鋰離子電池作為新型清潔儲能設備，雖早已被大眾所熟知并得到廣泛的應用，但是，由于目前實驗測試手段，如X射線斷層掃描（X-CT）、高分辨透射電鏡以及飛秒技術等對原子尺度上三維立體結構測量的誤差，以及實驗結果反映信息的片面性、不確定性等缺陷，鋰離子電池的許多基本問題都尚未解決，如電極材料充放電過程中結構的演變、鋰離子在電極材料中的擴散動力學特性、固體電解液界面 的形成及生長機制以及空間電荷層分布等。

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因此，我們期望借助理論模擬手段，更清楚地了解處于平 衡態與非平衡態的鋰離子電池內部的結構演變規律及物理化學特性，從微觀上揭示鋰離子電池在電化學過程中由結構和性質的改變帶來的化學反應、質量轉移、以及電荷轉移等過程，為新型電極材料的開發及電池電化學性能的控制及改善提供理論依據。

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其中，基于量子力學的第一性原理方法通過求解薛定諤方程，不采用任何經驗參數，只采用電子質量、質子質量、普朗克常數、光速、元電荷五個基本的物理量對微觀體系的總能量、電子結構等物理性質進行研究，其計算的可靠性已在各個材料領域的研究中得到證實，因此，也成為了當前理論研究鋰離子電池電化學機制的主要手段。

3. 鋰離子電池材料的設計能解決哪些問題？

第一性原理計算結果雖可以作為真實實驗的補充，深入理解材料的微觀結構和性質，同時也可對新型材料進行設計及性質預測。然而由于其計算量較為龐大，且不能夠反映出電池在電化學過程中的動力學特性。

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因此，基于密度泛函理論（DFT）的第一性原理計算與分子動力學、蒙特卡羅等方法的結合也是近幾年乃至未來幾十年內理論設計及預測新型鋰離子電池材料的主要發展方向。

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其中，密度泛函計算能從電子結構角度對鋰離子電池電極材料的結構、鋰離子擴散、電導率以及力學性質等特征進行分析，而分子動力學與蒙特卡羅模擬等方法則能夠從原子尺度上探討體系的動力學性質。

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另外還值得注意的是，以上方法所關注的是納米尺度以及皮秒量級下的電化學過程。而未來對于更大尺寸及更長時間下的電極材料特性的研究則可能需要采用到介觀尺度甚至宏觀尺度的模擬方法，例如相場方法，分子力場方法、有限元方法以及有限差分方法等。

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例如，相場方法可用來處理納米和微米尺度的結構演化，由此可模擬出電極材料的晶粒大小及尺寸，這對于解釋電極材料在充放電過程中的體積變化、固體電解液界面膜的生成及演變等現象將有著極大的幫助。

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此外，在宏觀尺度上，體系的運動力學遵循牛頓力學方程， 熱運動滿足宏觀的擴散方程，我們期望通過諸如有限元等方法來研究鋰離子電池中的熱流分布、應力分布等現象。

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綜上來看，介觀與宏觀尺度的材料模擬未來的主要任務將集中在對鋰離子電池工程領域問題的探討，例如，幫助我們理解鋰離子電池中出現的傳熱、應力以及多場耦合等宏觀現象。

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目前，我們利用理論計算方法的主要目的還是對現有材料的性質進行驗證和提出改善的方案，而對于開發新型電極材料，仍難以根據理論計算結果對材料是否具有良好的應用前景作出判斷，這主要還是歸因于當前對于如何尋找新型電極材料沒有提出明確的方案要求。

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就此，為了加快新型鋰離子電池電 極材料的開發速度，Ceder教授提出采用高通量計算的方法來對電極材料進行篩選， 并負責實施了材料基因組計劃（Material Genome）。

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通過采取高通量計算，可由摻雜、替代等手段，在現有材料的基礎上，對新材料進行設計和性能預測。

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隨著材料基因組計劃的逐步進行，預計在未來的十到二十年內，將不僅局限于高通量計算來預測新材料，也將借由實驗中高通量測試對新體系進行驗證及優化，并通過大數據分析獲得材料的規律及特性，以此來加快新型電極材料的開發速度。

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需要指出的是，有效的高通量方法，并不意味著漫無目標的撒網捕魚，需要對鋰離子電池性能及制備需求有著全面了解。 根據目前鋰離子電池的研究現狀，并且展望其發展趨勢，我們有望通過實驗與理論計算相結合的方法， 在未來的幾十年內解決鋰離子電池研究中的以下幾個重點及關鍵性問題：

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（1）電極材料在電化學過程中的微觀結構演變機制，分析不同嵌鋰相的產生對電極穩定性、循環充放電等性能的影響。?

（2）理解鋰離子電池中的復雜過程，如固體電解液界面膜的生長、鋰離子在電解液當中的傳導機 制以及電極與電解液界面特性等問題。?

（3）尋找新型電極及電解液材料，制備出更高性能且具有良好安全性的鋰離子電池。?

（4）通過高通量理論計算及實驗測試，探索電極電位與結構間的本質聯系，為最終控制及制備出 能滿足不同電位需求的電池材料。

1. 光電材料的分類和特點

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光電轉換包含兩個方面：一是將光能轉換為電能，主要利用在太陽能電池，污染治理等，另一個方面則相反，將電能轉換為發光，主要利用于照明以及顯示設備，如電腦手機屏幕等。

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完整的光電轉換過程通常需要一定的裝置實現，例如太陽能電池，發光器件等。這些器件裝置包含多部分，除了直接的光電轉換部分外，還包括空穴、電子傳輸材料、電極材料等。

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目前，新型光電轉化材料設計方法主要以量子化學計算方法為主。借助于理論計算了解光電轉化材料電子結構、能帶信息以及光電轉化影響因素。利用這一方法已成功地研究了元素摻雜、取代對光電轉化材料性能影響的物理機制，并由此設計出一批新型光電轉化材料。

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例如，在二氧化鈦中加入N，C，Pt 等元素摻雜以及研究缺陷對其電子結構的影響；在Science的一篇報道中，CuInxGa（1-x）Se2（CIGS）就是通過摻入適量Ga 替代部分In，可以使半導體禁帶能隙在1.0~1.6eV 之間可調。

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多數太陽能電池染料敏化劑，空穴傳輸材料皆為有機分子。同樣可以通過密度泛函計算分子前線軌道與半導體的關系判斷其功效，通過官能團取代等調節其性能。最近十年，借助理論計算，光電轉化材料種類得到了極大的豐富。

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有機分子與無機半導體或者空穴傳輸層與光電轉換部分接觸界面間的性質，通常由含時密度泛函（TD-DFT）方法研究，描述體系的激發態電子結構以及電子遷移行為。而裝置整體的效率，則可以通過數值模擬的方法計算例如太陽輻射通量和太陽能設備的散熱損失等。

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2. 光電材料的設計與模擬的困境

高效光電轉化計算研究依然存在部分問題，現在的研究正致力于解決這些問題。

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目前理論計算體系依然十分有限，例如，對于密度泛函理論，通常的研究體系約為幾十至幾百個原子大小，這樣的大小對于光電轉換體系非常有限，常用的空穴傳輸材料Spiro-OMeTAD 分子式為C81H68N4O8，一個分子已經達到161個原子，計算中使用單個分子在數層晶體表面的吸附模型，就忽略了分子間的相互作用， 這種大小已經接近或者達到目前計算的極限，由于計算的原子數目與計算時間是指數關系，繼續增大體系已經非常困難。

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事實上，得益于計算機能力提升，最近十幾年的計算科學已經得到了長足的進步。按照摩爾定律，未來三十年計算機能力大約可以翻二十番左右，但是隨著晶體管工藝接近物理極限，計算增長能力將會放緩，即使依然按照目前的速度發展，由于計算的原子數目與計算時間是指數關系，體系的放大倍數也是有限的。

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因此，目前發展計算量小并保持準確性的算法就顯得非常重要，如處理大體系的線性標度電子結構方法，這也是未來發展的一個方向。可以預期，當先進的計算方法開發后，人們可以計算多個分子甚至是高分子聚合物以不同形態在表面吸附，判斷其電子性質，甚至是多種分子混合協同效應。

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3. 光電材料設計與模擬的發展方向

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目前的計算方法還存在一些誤差，例如密度泛函方法對半導體帶隙計算的低估。由于誤差的存在，導致計算結果需要與實驗對比，并且在計算時需要選擇不同的泛函，而選擇的過程需要人為經驗判斷。現在各種更加精確地校正方法都在蓬勃發展，例如原子間的弱相互作用范德華力校正，重原子相對論效應等。當未來理論計算消除誤差和人為經驗時，可以領先于實驗預判材料的性能，從而指導實驗。

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光電轉化體系涉及多相表面、界面的作用行為，光電體系工作過程涉及激發態電子動力學行為，現在已經用于計算激發態性質的方法如含時密度泛函理論，依然處于發展階段，計算激發態時依然使用基態計算的泛函會產生誤差，需要進一步提高精度，需要開發適用于激發態的基組以及泛函。未來的三十年間，發展出可以計算多電子激發態，多態數計算方法，例如當某種界面或者分子吸附體系受到光照或者外加電勢差影響的情況下，電子傳遞轉移過程以及速率，這也是未來計算將會考慮的問題。

除此之外，計算方法將會更加貼近實際情況，考慮環境因素對性能的影響，甚至能夠判斷材料制備過程中環境因素控制。量子化學級別計算，通常計算材料在真空中的性質，部分計算考慮溶劑效應， 依然無法滿足實際應用需求，未來的計算可以預測周圍環境影響，考慮材料在空氣或者溶劑中的性質，以及溫度對其性質的影響。目前通過元胞自動機、蒙特卡洛等方法可以計算模擬晶體生長。

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最后，由于光電體系通常是由多種材料構成的復雜裝置，目前的計算方法基本處于一種“各自為戰” 的狀態，例如蒙特卡洛等方法可以計算模擬晶體生長，但是對于不同形貌電子性質的差異卻無法計算。?

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未來光電計算研究，除了各個方法更精細更深入的發展，還要求方法之間的橫向連接。

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2008 年，哈佛大學啟動的哈佛清潔能源項目（Harvard Clean Energy Project）不僅通過結合傳統的建模方法和現代藥物開發的策略，還利用了機器學習、圖形識別和化學信息學技術，此外，該計劃還利用了IBM世界公共網格（WCG）提供的志愿計算機用來篩選材料分子，可以看做是發展方向的例子。

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未來光電計算首先通過高通量篩選出備用分子結構骨架，然后利用元素或者官能團替換摻雜對化合物性能微調，分析化合物生長過程中容易形成的缺陷以及晶體形貌，甚至可以提供合成時所需的原料配比、反應時間等條件。?最后，構建多種材料界面，計算電子在環境中的行為，模擬電流電壓與光照頻率強度之間的關系，同時模擬裝置在長時間工作時結構性能的變化。

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1. 新型信息存儲材料

隨著人類社會進入信息化時代，信息成為構成人類社會的重要部分。信息的載體– 信息材料，在很大程度上決定了信息的存儲形態、傳播方式以及傳遞速度等等。

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信息材料對外界環境具有相當的敏感性，比如，在不同的外界條件下（力、熱、光、電、磁、聲以及化學和生物等），信息材料的物理和化學性質會發生相應的變化，進而產生穩定的、可探測信號。與信息的收集、存儲、處理、傳遞以及顯示等過程相對應，信息材料分為：收集材料、存儲材料、處理材料、傳遞材料以及顯示材料等。

在眾多的信息材料中，存儲材料占據非常重要的位置，是我們關注的重點。計算機在20 世紀的迅速發展，使得人們需處理和存儲的數據海量增加，對存儲材料的要求也越來越高。

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到目前為止，存儲材料歷經打孔紙帶、穿孔紙帶、盤式磁帶、盒式磁帶、磁鼓、軟盤和硬盤等發展階段。每一階段的發展都是存儲介質小型化、高密度存儲以及存儲方式多樣化等方面的巨大進步。硬盤是目前最主要的存儲材料，依據存儲方式的不同分為：磁存儲（包含金屬磁粉、鋇鐵氧體磁粉等）、半導體存儲（以硅基材料為基礎的半導體材料）以及光存儲（包含磁光記錄以及相變光記錄等）。

在不同類型存儲材料的探尋中，實驗工作者進行了繁雜的工作，每種存儲材料的背后都是一系列昂貴的實驗投入。且隨著器件的小型化，以及單位面積、單位體積信息存儲密度的增加，量子尺寸效應越來越明顯并且直接決定了材料的最終性能。這一方面加大了實驗的難度，極大地增加了實驗投入。另 一方面，實驗結果的可靠性也將難以保證，原子尺度上的實驗操控難實現，且尺寸效應導致了結果的不確定性。

2.?信息材料的原子尺度的模擬

基于以上原因，在原子尺度上對存儲材料進行更加細致的探究，總結一般性規律，是存儲材料進一步發展必要條件。在這些方面，計算科學以其獨特的優勢，將發揮越來越重要的作用。

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目前適用于不同尺度的模擬方法已經建立起來，比如：原子尺度上探究材料物性的第一性原理方法、分子動力學方法以及量子蒙特卡羅方法。在該層次上，量子力學效應顯著，材料將呈現出獨特的力、熱、光、電、磁等特性。通過在原子尺度上對材料物性進行歸納、篩選，得出一般性規律，對存儲材料小型化的發展具有很大的指導意義。

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當材料將進入納米量級后，所包含原子數的增加，一方面使材料的特性向塊體演化， 另一方面也將引入更加復雜多體效應。在納米尺寸下，受計算量的限制，第一性原理相關的計算方法不再適用。此時，基于經驗勢的分子動力學方法、分子場理論將會發揮非常重要的作用。當材料進入微米量級后，工程物理上的模型方法將具有更大的適用性。

從以上可以看出，計算科學的迅速發展將為新型存儲材料出現與性質表征提供了強有力的工具。并且，在一定程度上，計算科學將有助于探尋實驗科學無法觸及的領域。

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比如，一些具有優良特性的存儲材料，目前實驗上仍然很難合成或合成成本非常高；一些材料所包含的化學元素具有強烈的毒性和腐蝕性；一些物質的存在條件非常苛刻，如高溫、高壓、強磁場和強電場等等。

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此外，隨著信息材料微型化的發展，在原子尺寸上進行信息的存儲與傳遞將成為信息材料發展的必然趨勢。原子尺度上的信息操控， 一方面能夠極大地提高信息的存儲密度，使器件輕巧、易攜帶；另一方面，也極大地考驗了信息的穩定性。因為在單原子尺寸上，零點振動效應越來越強，材料所攜帶信息的穩定性也越來越難以保證。當信息材料的可超控和存儲單元為幾個甚至單個原子時，如何保證信息的穩定性，是計算科學探索和解決的 另一重要問題。其中可行的解決方案，除了探尋和設計比較穩定的結構外，設計新型的存儲方案，也是 信息材料發展的必經途徑。

現今研究表明：結合磁學、微電子學基本原理的自旋電子學將在未來信息材料中發揮越來越重要的作用，而計算科學將在新型信息材料性能預測和機理解釋方面起到非常大的作用。在通常情況下，電荷和自旋兩個自由度是相互分離的，且在電子器件中發揮不同的作用。

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比如，在電子器件中，電荷是信息的基本載體，可以通過門電壓控制電流的通斷，進而達到信息存儲與傳遞的目的。在自旋自由度的使用上，主要利用電子自旋間的協同效應，即電子自旋之間相互關聯形成磁疇，通過控制磁疇的不同狀態實現信息的存儲。

隨著材料微型化的發展，傳統的信息存儲與傳遞方式的弊端逐漸凸顯出來，而結合電荷和自旋兩個自由度新型信息材料將發揮越來越重要的作用。

3.?信息材料設計的發展方向

新型信息材料的未來發展需要解決兩個方面的問題：新材料的探尋；新型信息材料中不同耦合方式和相關機理的深入探究。

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在新型功能材料的探尋方面，納米技術進步以及計算科學的發展在發揮非常重要的作用。

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一個最簡單的例子為自旋閥，即通過非磁性通道連接兩個鐵磁性的電極，通過電荷在兩個 電極之間的傳輸實現自旋的輸運；而磁阻的大小則通過調控兩端電極的自旋取向來控制。不同自旋態的分離和傳遞，為信息的存儲和傳遞提供了更多地自由度。

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計算科學將在自旋器件的設計和優化中發揮更大的作用。比如：在自旋閥中，兩端電極的磁性耦合狀態決定了體系磁阻的大小，以此決定了信息的存儲形式。在電極材料中，兩端電極的磁性及其耦合狀態決定了器件的性能。

通過磁性計算對材料進行預篩選，將大大縮短自旋器件的設計流程。發展比較精確的磁性計算方法，是未來信息材料計算的一個重 要方向。

目前基于贗勢的第一性原理計算方法還不能準確的給出材料的磁基態和不同磁性間的耦合狀態；而基于全電子勢的計算方法，雖然在一定程度上能夠準確地得出材料的磁基態，但受到計算量的限制，只適用于較小體系。對于比較大的體系，比如：自旋閥中的兩端電極，以及磁性耦合比較復雜的體系，該方法并不適用。在第一性原理計算的基礎上，結合模型哈密頓量方法計算體系的磁基態以及不同體系的磁耦合狀態，是材料計算一個重要的發展方向。

此外，用于材料磁性計算的密度泛函方法只適用于零溫情形。實際的信息材料都處在一定的溫度場內，且在實際應用中，器件發熱使得材料所在處的溫度比較高，此時材料的磁基態與零溫情形具有很大的差別。在具體計算中，如何進一步考慮溫度效應，并準確得出材料在不同溫度下的磁基態與磁耦合狀態，以及不同磁耦合狀態對溫度的響應等，是計算科學進一步發展的另一個方向。

通過電荷的傳輸實現自旋態的輸運，是自旋電子器件的基本物理思想。在此，一個重要的問題是輸運過程中自旋態的保持。這就要求傳導材料中的自旋軌道耦合效應較弱，且具有較高的載流子遷移率。

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因此在材料的探尋中，除了需要準確地得出電子結構，周圍環境、缺陷對材料電子結構的影響，還要能夠比較精確的得出材料中自旋軌道耦合。

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目前的雜化泛函等計算方法，雖然能在一定程度給出材料的電子結構，但是，計算過程涉及的計算量非常大，尤其當考慮自旋軌道耦合效應時，所牽涉的計算量并不是一般的研究小組所能承受的。不但如此，雜化泛函等相關方法缺乏嚴格的理論論證，是一種經驗的計 算方法。因材，在未來信息材料計算中，需要發展有效的，能夠精確得出材料電子結構計算方法，該計算方法能夠兼顧計算精度和計算量兩個方面，且能夠精確地得出自旋軌道耦合效應。

在上述計算的基礎上，自旋輸運理論的發展和完善是計算信息材料未來發展的另一方面。未來信息材料以電子的自旋為信息的載體，通過自旋態間的關聯實現信息的存儲與傳輸。當今的輸運理論隨在一定程度上模擬器件中電子的輸運過程。但總體說來，仍然不能很好的得出電子自旋態的傳遞過程。因此，進一步發展自旋輸運理論，使其能夠比較精確的描述未來信息材料中自旋態間的關聯和傳導過程，也是計算信息材料未來發展的一個方面。

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（1）常見的智能材料設計方法

智能材料計算的主要方法有遺傳算法、免疫算法、模擬退火、演化程序、局部搜索、人工神經網絡等等。

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遺傳算法最早由美國的J.Holland 教授于1975 年提出，它主要是借鑒生物界的進化規律（優勝劣汰，適者生存的機制）演化而來的隨機化計算方法。

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它的特點是直接對結構對象進行操作，沒有求導和函數連續性的限定，具有較好的并行性和全局尋優能力，能夠自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，而且不需要確定的規則。

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遺傳算法的這些優異特性，奠定了它在現代智能計算中關鍵技術的地位，它已被廣泛地應用于新材料搜索、結構設計、機器學習、組合優化、信號處理、自適應控制和人工智能等領域。

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遺傳算法屬于進化算法的一種，其基本運算過程主要包括初始化、個體評價、 選擇運算、交叉運算、變異運算、終止條件判斷、計算終止等過程。進化算法是借鑒了生物進化過程中的一些現象而發展起來的，這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。

A.?遺傳算法

遺傳算法是隨機地、沒有指導地迭代搜索，為個體提供了進化機會的同時，也不可避免地產生了退化的可能。而且，遺傳算法的交叉和變異算子相對固定，在求解具體問題時，可變的靈活程度較小。 這導致在求解一些復雜問題時，有可能收斂于局部最優，而不能達到理想的全局最優。

實踐表明，僅僅使用遺傳算法或者以其為代表的進化算法，在模仿智能計算處理事物的能力還遠遠不夠，還必須更加深層次地挖掘與利用智能計算方法。

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學習生物智能、開發和改進利用生物智能是進化算法是智能計算應用的一個研究熱點。在生命科學領域，免疫與遺傳一樣受到了人們的廣泛關注和深入研究。所以，人們將生命科學中的免疫概念引入到智能計算領域，借助免疫概念和理論并將其與已有的智能算法有機地結合起來，在保留原算法優良特性的前提下，有目的有選擇地利用待求問題體系中的一些特征信息或知識來抑制其優化過程中出現的退化現象，這種算法稱為免疫算法。大部分的計算結果表明免疫算法是有效的而且也是可行的，它較好地解決了遺傳算法中的退化問題，從而較好的保證智能計算過程中的全局收斂 性問題。

B.?模擬退火算法

模擬退火算法的基本思想來源于固體退火原理，首先將固體加溫至充分高，然后讓其緩慢冷卻，在初始加溫過程中，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而在緩慢冷卻的過程中，粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能也達到最小值。

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模擬退火算法新解的產生和接受主要分為四個步驟：

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第一步是由一個產生函數從當前解經過簡單地變換，如對全部或部分元素進行置換、互換等，產生一個位于解空間的新解；

第二步是計算與產生的新解與目標函數的差值；

第三步是依據是一個接受準則，判斷產生的新解是否被接受；

第四步是當產生的新解被確定接受時，用新解代替當前解，實現了當前解的一次迭代，同時修正目標函數值，并且在此基礎上開始下一輪試驗。而如果新解被判定為舍棄時，則在原來的當前解基礎上繼續新一輪試驗。

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模擬退火算法求得的解與初始解狀態 （算法迭代的起點）無關，該算法在理論上已經被證明是一種以概率收斂于全局最優解的全局優化算法， 具有漸近收斂性和較好的并行性。

C.?人工神經網絡算法

人工神經網絡算法的基本思想是模仿人腦，是具有高度智能化和并行性的未來智能計算方法。

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思維學的基本觀點認為，人類大腦的思維可分為抽象思維（邏輯思維）、形象思維（直觀思維）和靈感思維（頓悟）三種最基本的方式。

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人工神經網絡主要是模擬人類思維的第二種方式，它是一個非線性動力學系統，其主要特點在于信息的分布式存儲和高效的并行協同處理。人工神經網絡是由大量的簡單的神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。盡管單個神經元的結構比較簡單，功能也極其有限，但是大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其復雜和豐富多彩的。

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人工神經網絡根據神經細胞、 神經網絡、神經系統等生物原型結構及其功能機理，建立神經元、神經網絡的基本概念模型、知識模型、物理化學模型和數學模型等，在這些基本理論模型研究的基礎上進一步構建具體的神經網絡模型，并利用人工神經網絡組成實際的信號處理或模式識別的智能系統。人工神經網絡反映了人腦功能的若干基本特性，但并非真實生物系統的描述，只是一種模仿、簡化和抽象。

普通的電子計算機的功能取決于程序中給出的知識和能力。因此，對于智能活動要通過總結編制程序將十分困難。人工神經網絡在構成原理和功能等方面更加接近于人腦，它具有初步的自適應與自組織能力，能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或者過程控制。人工神經網絡是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。人工神經網絡通過學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。

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人工神經網絡可以通過若干次學習后，提高網絡判斷的正確率。如人工神經網絡的輸出為“0”（即結果錯誤），則把網絡連接權重朝著減小輸入加權值的方向調整，其目的在于使網絡下次再遇到相同的輸入模式時，減小犯同樣錯誤的可能性。人工神經網絡按以上學習 方法進行若干次學習后，網絡判斷的正確率將大大提高。當人工神經網絡對這個模式的學習獲得了成功后，它將把這個模式分布地記憶在網絡的各個連接權值上。當人工神經網絡再次遇到這個模式時，就能夠作出迅速、準確的判斷和識別。一般說來，網絡中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式 也就越多。

人工神經網絡的基本結構模仿人腦，具有并行處理特征，可以大大提高工作速度。盡管人腦神經元之間傳遞信息的速度要遠低于普通的計算機，人腦神經元之間傳遞信息為毫秒量級，而計算機的頻率往往可達幾百兆赫。但是，由于人腦是一個大規模串行與并行組合的綜合處理系統，因而，在許多問題 上可以作出快速判斷、決策和處理，其速度則遠高于普通計算機。而且人工神經網絡的信息存貯在神經元之間連接強度的分布上，存貯區與計算機區合為一體，即使有輕微的小錯誤，也不會影響人工神經網絡的功能。人腦存貯信息的特點為利用突觸效能的變化來調整存貯內容，雖然人腦每日有大量神經細胞死亡（平均每小時約一千個），但不影響大腦的正常思維活動。而普通計算機是具有相互獨立的存貯器 和運算器，知識存貯與數據運算互不相關，只有通過人編出的程序使之溝通，這種溝通不能超越程序編制者的預想。元器件的局部損壞及程序中的微小錯誤都可能引起嚴重的失常。

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1. 材料基因工程在新材料設計中的作用

材料基因工程，是借鑒生物學上的基因工程技術，探究材料結構（或配方、工藝）與材料性質（性能）變化的關系。并通過調整材料的原子或配方、改變材料的堆積方式或搭配，結合不同的工藝制備，得到具有特定性能的新材料。

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以材料設計和模擬為基礎的材料基因工程已經成為當前材料科學中不可或缺的一部分，也已經讓人們看到了材料基因工程的巨大作用。

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在材料基因工程提出之前，新材料從研發到市場應用時間跨度非常長，某種新材料從最初的研究開發，經性能優化、系統設計與集成、驗證、制造再到投入市場通常需要10~20 年時間。部分原因是一直以來過度依賴對材料研發的科學直覺與實驗判斷，目前大部分材料的設計與測試是通過耗時的重復實驗來完成的。

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而實際上，有些實驗通過理論計算工具就能完成模擬。材料基因工程采用強大的計算分析和理論模擬工具，減少新材料研發和生產過程中對物理實驗的依賴。改進的數據共享系統和一體化的工程團隊將允許設計、系統工程與生產活動的重疊與互動。這種新的綜合設計將結合更多的計算與信息技術，加上實驗與表征方面的進步，將顯著加快材料投入市場的種類及速度，材料的開發周期可從目前的10~20 年縮短為5~10 年。

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2. 材料設計與模擬對研發與科研的影響

材料基因工程將開發新的集成式計算、實驗和數據信息學工具。

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這些軟件和集成工具將貫穿整個材料研發鏈，它們采用一種開放平臺進行開發，以提高預測能力，并按最新標準，實現整個材料創新基礎數字化信息的整合。這一基礎將與現有產品設計框架無縫結合，推動材料工程設計向快速化、全面化 發展。

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此外材料基因工程將建立一個大型的開發數據共享平臺。數據共享平臺不僅能讓研究人員能夠輕松地將自己的數據導入模型，同時還要使研究和工程人員能夠彼此整合數據。數據共享還將促進處于不同材料開發階段的科學家和工程師的跨學科交流，縮短了新材料的研發周期和研發成本。

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材料基因工程可以在 高性能計算機的輔助下，通過理論計算揭示物質構成、不同元素排列與材料功能之間關系，進而實現有目的設計新材料的科學工程，大大縮短了新材料的研發周期和研發成本，導致性能優越的新型功能材料不斷產生。

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例如，由單層碳原子構成的石墨烯，它既是當前發現的最薄的材料，也是最強韌的材料，斷裂強度比最好的鋼材還要高200倍，于此同時它還又有很好的彈性，拉伸幅度能達到自身尺寸的20%。 如果用一塊面積1平方米的石墨烯做成吊床，本身重量不足1 毫克可以承受一只一千克的貓。

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石墨烯材料是目前最有潛力的應用是成為硅的替代品，制造超微型晶體管，用來生產未來的超級計算機。根據相關理論預測，用石墨烯取代硅，計算機處理器的運行速度將會快數百倍。此外，關于石墨烯非凡應用的新聞不斷出現在人們的視野當中，如手機充電只需幾秒鐘？史上最薄電燈泡？光驅動飛行器？似乎石墨烯已經成為了無所不能的超級材料。

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以石墨烯為代表的新材料的出現，必將引起工業設計的變革，而工業設計的變革產生新的設計理念又反過來對材料科學提出新的要求，促使材料的角色發生轉變，帶動材料科學的進一步發展。因此，材料基因工程在我國的工業設計領域有著更強烈的實用價值和需求背景， 也是我國在先進材料及高端制造業領域達到世界領先地位的一大舉措。

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3. 材料設計與模擬對日常生活的影響

在材料基因工程實施之后，新材料的研發周期將大大縮短，新材料的研發成本也將大大的降低。 因此人們可以創造出更多與人類健康和福利相關材料。例如，先進材料的許多應用可解決人類健康和福 利面臨的挑戰——從生物相容性材料到防受傷的保護材料設計，如假肢或人工器官。防止創傷性腦損傷 設計的先進材料對于包括運動員和軍事人員等在內的很多用戶群體都有潛在的好處。而且還可以加快開 發清潔能源、減少對于石油的依賴，大幅度減少城市污染源。材料設計與模擬的研究可以幫助找到新技 術，如為生物燃料生產更好的催化劑、直接從陽光產生能量的人工光合作用、新穎高效的太陽能光伏、 便攜式能源存儲設備等。基于材料設計與模擬開發出來的先進功能材料（如高效率、低成本、輕量化的 新型電池材料）還可以減少人類生活對傳統化石能源的依賴。

在人們的日常生活中，新材料的價值體現，不僅僅是諸多新的產品的涌現，更重要的是新材料廣泛滲透于人類的生活，影響著人類的生存質量。材料科學每前進一小步，人類社會文明就能前進一大步。 在人類的歷史長河中，新材料的發現和應用將不斷創造著人類社會的新生活。

（來源丨新型工業化，作者丨劉利民，《材料基因工程:材料設計與模擬》）