本项目的主要研究目标为：发展高效Global Minimum Search 算法，结合多种量子化学软件包，建立一套适于中大尺度团簇的高效并行密度泛函理论（DFT，Density Function Theory）-Global Minimum Search 算法，根据研究体系势能面具有高维特性，并结合已有算法的优点，完成了Basin-Hopping和遗传算法的编写和测试工作，并运用于相关的纯Au，掺杂Au和纯水分子团簇体系中，计算结果表明我们改进的算法相比于传统算法具有高效性。项目组通过三年的努力工作，完成了本项目的主要研究任务：编写了并行的Basin-Hopping和遗传算法并与相关的量化软件（如ADF，NWChem，DMol3 和Gaussian等）进行了无缝链接。对新改进的并行优化算法进行了相关的测试，发现我们的程序不仅能够完全重复已发表文章中的结构信息而且还能够找到一些文章中没有的低能结构信息，表明我们的算法具有高效并行和全域搜索特性，本算法的成功编写能够有效地研究含有30～50个原子和分子的团簇体系，为纳米和催化材料的设计和研究提供了理论工具。