分组遗传算法（GGA-SS）

分组遗传算法（Grouping Genetic Algorithm with Steady State, GGA-SS）是一种基于遗传算法的优化方法，用于解决组合优化问题。

在GGA-SS中，解空间被分为多个小组。每个小组代表一个可行解，而每个个体则代表该小组的一种可能解。算法的目标是找到最优的解，使得目标函数的值最小或最大化。

GGA-SS的基本步骤如下：
1. 初始化种群：随机生成一组初始解，每个小组中包含多个个体。
2. 评估适应度：计算每个个体的适应度值，即目标函数的值。
3. 选择操作：根据个体的适应度值选择一些优秀的个体作为父代，可以使用轮盘赌或排名选择等方法。
4. 交叉操作：对选出的父代个体进行交叉操作，生成新的子代个体。
5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入一定的随机性。
6. 更新种群：用子代个体替换部分父代个体，保持种群规模不变。
7. 重复步骤2-6，直到达到终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足条件的解）。

GGA-SS相比于其他遗传算法的优势在于其能够在解空间中进行精细的搜索，通过引入小组的概念，可以更好地保留有用的信息并加速收敛速度。

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VASP中GGA与GGA-vDW与GGA+DFT-D2间的关系

GGA、GGA-vDW和GGA+DFT-D2是VASP计算中的不同近似方法。它们分别代表了不同的密度泛函理论（DFT）近似和范德华（vdW）相互作用的处理方式。

GGA（Generalized Gradient Approximation）是一种常用的DFT近似方法，它基于交换-相关能密度的梯度。它可以较好地描述分子和固体材料的电子结构和能量，但对于包含范德华相互作用的体系，GGA往往存在偏差。

GGA-vDW是一种将范德华相互作用引入GGA中的改进方法。它通过根据范德华相互作用的修正项来修正GGA近似计算中的误差，从而更准确地描述范德华相互作用。

GGA+DFT-D2是另一种考虑范德华相互作用的改进方法。它在GGA近似计算的基础上，引入了DFT-D2修正，通过根据范德华相互作用的二阶修正项来更精确地描述范德华力。

总结来说，GGA、GGA-vDW和GGA+DFT-D2是在VASP计算中用于处理范德华相互作用的不同方法。它们之间的关系是，GGA-vDW和GGA+DFT-D2是对GGA方法的改进，通过引入范德华修正来提高范德华相互作用的描述精度。

rewrite:Note that the calculated Ead values with DFT-D2 method are much larger than those with GGA-PBE method, suggesting that vdW interaction plays an important role in the adsorption of amino acids on MoS2 monolayer. No chemical bonds formed between amino acids and MoS2 monolayer. The adsorption heights of amino acids on MoS2 are in the range of 2.5–2.9 ̊ A (Fig. S21 in Supporting Information). It is clear that the adsorption strength changes significantly with the different amino acids.

從DFT-D2方法計算的Ead值比GGA-PBE方法大得多，這表明vdW相互作用在氨基酸對MoS2單層的吸附上扮演了重要的角色。氨基酸與MoS2單層之間沒有形成化學鍵。氨基酸對MoS2的吸附高度範圍在2.5-2.9 ̊ A之間（支持信息中的圖S21）。很明顯，不同的氨基酸會導致吸附強度的大幅度變化。