本教程仅适用于AMS2019.1及其以下版本。

ADF软件集成了使用蒙特卡洛方法优化力场参数的脚本。目前已经可以较为方便的使用，脚本经过测试，可以正常工作，但大都是在命令行下工作。用“优化”的方式，也可以创建一些新的力场：一般在相似力场的基础上，对力场中的元素进行修改，使用DFT计算这些新元素体系的一些结构的能量，然后使用MCFF对力场参数进行优化。

工作过程分为如下几步：

1. 使用DFT方法计算一系列结构（可以调整键长键角等参数，得到不同的结构）的能量，这些结构点的能量是否具有代表性，是否是化学反应中的关键结构，直接影响到力场优化的结果的好坏，所以一般根据反应发生的时候的进攻方向、位点，使用DFT进行势能面扫描，得到一系列的结构和能量；
2. 使用脚本从t21文件中抽取信息自动生成geo、trainset.in文件；
3. 准备ffield文件：该文件是力场的初始猜测（如果是要创建新力场可以找到相似力场，直接修改元素符号得到），如果是优化现有的力场（例如CHO.ff），可以直接拷贝过来，改名为ffield即可，参考：力场文件在哪里？；
4. 使用脚本自动生成ffield_bool文件，并可以进行修改，这个文件是定义哪些参数需要优化，其中为0的位置，表示ffield这个位置的参数不需要优化，里面的值只有0和1两种，1表示需要优化。
5. 设定力场文件里面，需要优化的参数的数值的区间：ffield_max、ffield_min这两个文件与ffield格式一致，只是分别给出的是优化力场的时候，ffield中对应的参数的可能的上限和下限。优化过程中，程序会不断调整力场里面需要优化的参数的数值，但这些参数的数值都将保持在这个上下限区间内。区间需要设置的尽量合理一些，可以提供成功率，提高力场的质量；
6. mcff.run文件可以直接拷贝过去使用，但需要注意修改几个参数：
   • mcbeta=1/K_bT。注意该温度和实际ReaxFF模拟时使用的温度没有关系，只是参数空间的“温度”；
   • mcdbet是蒙特卡洛逐渐降温的速率（每步mcbeta增大多少）；
   • mcffit是进行多少步蒙特卡洛拟合；
   • mcmxst是允许运行的最大步数，这个参数需要改大，否则默认值为0，只运行一步。

• 详细英文教程下载（点击）
• 本文用到的Python脚本以及过程中生成的文件下载

本文以<chem>CH3</chem>-Br为例，以DFT计算一系列<chem>CH3</chem>-Br的结构，用来优化含有Br、C、H的力场。本文中，扫描了Br从近远离甲基的势能面，因此优化得到的力场，应该能够较好地描述Br进攻甲基的反应过程。

下文生成的geo、trainset.in、ffield、ffield_min、ffield_max、ffield_bool、ffield、mcff.run文件必须在同一个目录下，优化力场的过程也是通过命令行，在该文件夹进行。因此要确保在该文件夹下，可以直接运行*.run，并且该文件夹的完整路径中不包含中文字符、空格等。

为了方便起见，我们可以使用ADF模块，进行一个线性过渡（Linear Transit）计算，对结构变化过程进行势能面扫描。参数设置：

注意上面Relativity选项实际上应该选择Scalar，因为Br已经属于重元素了，使用相对论方法，能够更好地计算体系的能量，但这里为了节省计算量，因此没有使用相对论。

设置用户关心的键长变化范围（选中两个原子之后，右边窗口点击后面括号里面有distance的那个➕，即可设置键长的变化范围）：

更详细的势能面扫描教程，参考：如何进行势能面扫描

下面的命令行操作，要求ADF的环境变量生效。用到的命令，都是ADF的内置命令，例如startpython就在adf201*.*/bin目录内。所以Linux、Mac较为便利。Windows需要用户自行测试。

将LT_to_trainset.py LT.t21放到同一个文件夹内，在该文件夹内，命令行执行：

startpython LT_to_trainset.py LT.t21

注意，其中startpython是ADF内部命令，只要环境变量生效即可运行。LT_to_trainset.py文件见前面下载链接。LT.t21是前一步Linear Transit计算得到的输出文件。这个命令生成geos_LT文件，这个文件就是geo文件，直接改名为geo即可。生成的geo文件见前面的下载链接

Windows中的运行方法：

• 双击运行adf201*.*/adf_command_line.bat打开命令行
• 输入sh或bash回车，之后就可以像Linux一样使用脚本了
• 输入：

$ADFBIN/startpython LT_to_trainset.py *.t21

后面其他的命令，也需要在前面加$ADFBIN，但是像cp、chmod这样的命令，并不是ADF的命令，而是系统的基本命令，前面不需要加ADFBIN，和Linux一样即可，用户需要自行尝试。

执行命令：

adfreport geo -rxtrainset > trainset.in

adfreport是ADF内部命令，只要环境变量生效即可运行。该命令将生成trainset.in文件。本例生成的trainset.in文件见前面的下载链接。

如果用户希望增加一些其他的结构点、其他体系的DFT计算结果，可以在得到这些计算的*t21文件之后，将其包含的信息放入geo、trainset.in中：

分别对得到的每个*.t21文件进行如下处理：

adfreport [filename].t21 BGF >> geo

其中»符号表示将这些结果“追加”到geo里面去，如果使用>符号，则会覆盖掉之前的geo的信息。都处理完毕之后，执行：

adfreport  geo -rxtrainset > trainset.in

这里使用>符号，因为geo已经包含了所有信息，所以用这个最新的、最完整的geo生成trainset.in是没有问题的。

注意，所有命令，都是在同一个文件夹下的命令行之行。

Trainset.in文件有四列，其中第二列是“权重”，关于“权重”，参考《使用块体材料DFT计算数据优化ReaxFF力场》：3.生成trainset.in文件

Trainset.in文件格式，参考：https://www.scm.com/doc/ReaxFF/trainset_descrp.html

相似的力场本例中用了CHOSFClN.ff，直接将其拷贝到当前目录（和前面生成的geo、trainset.in文件在同一个目录中），并修改名字为ffield。将Cl元素修改为Br元素。并修改一些其他的参数，比如原子价、有效质量、范德华半径、价电子个数等（具体参数的含义可以参考手册）。具体如下（彩色的项目可能需要被改动）：

在工作目录中，命令行执行如下命令：

adfreport ffield -ffield-min  > ffield_min
adfreport ffield -ffield-max  > ffield_max
adfreport ffield -ffield-bool > ffield_bool

这三个命令分别在当前目录下，生成ffield_min、ffield_max、ffield_bool文件。

这三个文件原则上修改的越符合实际情况越好。本例中，只包含C－Br的数据，因此只能优化Br的原子参数、C－Br（在力场文件中编号为1、6）的键参数，具体的field_bool见下载文件。

ffield的格式、参数的具体含义，参考英文手册（page 16）

注意根据实际需求，灵活修改（参数的含义在本文前面已经进行了说明）：

• mcbeta可以用默认值；
• mcdbet设置的越小越好，降温越慢，蒙特卡洛模拟效果越好，但所需的步数就越多，默认值实际上已经比较小了；
• mcffit原则上，步数越大越好；
• mcmxst可以改到比较大，配合mcffit。

到这里为止，所有文件都齐全了，都放在当前目录里面。

在命令行运行：

chmod 700 mcff.run
./mcff.run

生成的summery.txt列出了蒙特卡洛的过程，比较重要的数据是能量误差（Current error这一列数据），当然误差越小越好。生成的ffield_best是优化得到的力场，修改成自己希望的名字，例如CHOSFBrN.ff即可。同时也给出了最后一个被“接受（蒙特卡洛认为较优的力场）”蒙特卡洛生成的力场，名为ffield_last_accepted.1，供参考。