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分子的势能主要由键合能和非键合力作用（如静电作用、范德华作用）组成。势能面（Potential Energy Surface，PES）是势能的几何表示，其中全局最小值对应分子最稳定的构象。通过最小化算法对势能面进行优化，可以得到最优化结构（Optimized Structure）。此过程即为结构优化。
在MS Discover中，常用以下四种最小化算法：
最陡下降法（Steepest Descent）：通过迭代求导，沿能量梯度负方向优化坐标。计算简单但收敛性较差，适用于初始阶段。
共轭梯度法（Conjugate Gradient）：结合前次迭代梯度与当前梯度的线性组合，得到下降方向。收敛性较好，但对初始结构要求较高，常与最陡下降法结合使用。
牛顿方法（Newton）：利用二阶导数加速收敛，效率较高，常与最陡下降法联合使用。
综合法（Smart Minimizer）：结合最陡下降、共轭梯度和牛顿方法的优点，可灵活选择不同的优化策略。
在Smart Minimizer中，用户可选择不同算法组合。共轭梯度法和牛顿法可单独选择，而牛顿法还可设定最大原子数，超出数值时系统会切换至预设收敛方法（如共轭梯度法），并调整收敛精度。
在分子力场方面，MS Discover使用COMPASS力场，范德华作用和库仑力采用Atom Based计算，迭代方法选择Smart Minimizer，以确保优化过程的高效和稳定。
通过Smart Minimizer算法的优化，能够获得高质量的最优化结构，满足分子模拟的需求。
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