2. Выбор метода оптимизации: Выбор метода оптимизации, который будет использоваться для поиска оптимального значения потенциала взаимодействия. Некоторые из популярных методов включают метод Монте-Карло, генетические алгоритмы и алгоритм симуляции отжига. Выбор метода может зависеть от конкретных требований и ограничений системы.

3. Определение функции стоимости: Определение функции стоимости, которая измеряет качество взаимодействия на основе вычисленного потенциала. Функция стоимости может быть основана на различных критериях, таких как минимизация энергии системы или максимизация стабильности и оптимальности взаимодействия.

4. Применение метода оптимизации: Применение выбранного метода оптимизации для минимизации функции стоимости и получения оптимального значения потенциала. Оптимизация может включать выполнение нескольких итераций, в каждой из которых параметры α, β, γ, δ, ε изменяются с целью поиска наилучшего значения.

5. Получение оптимального потенциала: Получение оптимального потенциала, который обеспечивает наилучшее взаимодействие между атомными частицами на основе входных параметров. Оптимальный потенциал может быть использован для оптимизации взаимодействия в различных приложениях, таких как моделирование и симуляция атомных систем.

Примечание: Конкретная реализация алгоритма оптимизации может варьироваться в зависимости от выбранного метода оптимизации и конкретных требований системы.

import random

#1. Составление математической модели (например, на основе формулы SSWI)

def calculate_sswi (alpha, beta, gamma, delta, epsilon):

return (alpha * beta * gamma) / (delta * epsilon)

#3. Определение функции стоимости

def cost_function (alpha, beta, gamma, delta, epsilon):

sswi = calculate_sswi(alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

# Здесь можно определить функцию стоимости в зависимости от требуемых условий и ограничений

return abs (target_value – sswi)

#4. Применение метода оптимизации

def optimize_potential (max_iterations, alpha, beta, gamma, delta, epsilon):

best_alpha = alpha

best_beta = beta

best_gamma = gamma

best_delta = delta

best_epsilon = epsilon

best_cost = cost_function(alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

for _ in range(max_iterations):

# Генерация новых значений параметров с помощью выбранного метода оптимизации

new_alpha = random.uniform(min_alpha, max_alpha)

new_beta = random.uniform(min_beta, max_beta)

new_gamma = random.uniform(min_gamma, max_gamma)

new_delta = random. uniform (min_delta, max_delta)

new_epsilon = random.uniform(min_epsilon, max_epsilon)

# Вычисление функции стоимости для новых значений параметров

new_cost = cost_function(new_alpha, new_beta, new_gamma, new_delta, new_epsilon)

#5. Обновление оптимальных значений, если найдено лучшее решение

if new_cost

best_alpha = new_alpha

best_beta = new_beta

best_gamma = new_gamma

best_delta = new_delta

best_epsilon = new_epsilon

best_cost = new_cost

return best_alpha, best_beta, best_gamma, best_delta, best_epsilon

# Использование алгоритма оптимизации

max_iterations = 1000

min_alpha, max_alpha = 0, 1

min_beta, max_beta = 0, 1

min_gamma, max_gamma = 0, 1

min_delta, max_delta = 0, 1

min_epsilon, max_epsilon = 0, 1

target_value = 0.5

# Начальные значения параметров

initial_alpha = random. uniform (min_alpha, max_alpha)

initial_beta = random. uniform (min_beta, max_beta)

initial_gamma = random. uniform (min_gamma, max_gamma)

initial_delta = random. uniform (min_delta, max_delta)

initial_epsilon = random.uniform(min_epsilon, max_epsilon)