21、改进的自动反应映射算法研究

改进的自动反应映射算法研究

1. CCV算法基础

在化学反应映射问题中，CCV（Constructive Count Vector）算法是一个重要的基础算法。它在处理反应映射时，会生成对应潜在映射的位模式，这些位模式需对应平衡的键符号。例如在GRI - Mech反应318中，最初有两个位模式需要测试，由于这两个位模式都未产生恒等化学反应，CCV算法会在反应物和产物侧的计数向量中各添加一个单键。最终得到反应物计数向量为(1,0)和(0,1)，产物计数向量为(2,0)和(1,1)。这些计数向量产生了99个位模式需要测试，其中24个位模式会产生恒等化学反应。

CCV算法的优势在于它能保证找到最优解，且没有先前算法在该问题上的局限性。其最坏情况下的复杂度为O(F(l, r, b)CN(n))，其中CN(n)表示所使用的规范命名算法的时间复杂度，n表示反应中的原子数，l表示反应物的键符号向量，r表示产物的键符号向量，F(l, r, b)表示具有b个键且能使键符号平衡的位模式数量。

2. 快速规范标记：基于度邻域的算法

为了提高反应映射的效率，引入了一种基于度邻域（Degree Neighborhood，DN）的快速化学图规范命名算法。该算法虽不是100%准确，但速度较快。其核心思想是根据每个原子的符号、度以及其邻居的符号和度来为原子命名，然后利用这些原子名来为分子命名。

以CH₃O分子为例，具体步骤如下：
1. 用原子符号和度标记每个原子。
2. 按字典序将邻居的符号和度添加到每个原子的名称中。
3. 对原子名进行字典序排序，得到分子的名称，如[[C4][H1H1H1O1]][[H1][C4]][[H1][C4]][