1.一种基于随机优化的老年痴呆致病机理的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定能量模型：采用ECEPP能量力场模型以及角度坐标系；

S2、搜索最小自由能蛋白质构型：包括

主进程，

S211、局部最小化方法获得能量上界Emin和能量下界Emax，初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)、修正因子df，df|E＝(κΘ(E0-E)+1)lnf，其中，Θ(E0-E)为Heaviside分段函数，κ、E0、f是模型的参数；

S212、进行Metropolis式的随机变动，构建新构型，计算能量Enew、并修改Emin或Emax为Enew；

S213、重复步骤S212，完成进程间通信，计算全局S(E)；广播全局S(E)至所有从进程；

S214、执行步骤S212至步骤S213的迭代，Emin三次保持，迭代终止；

从进程，

S221、局部最小化方法获得能量上界Emin和下界Emax，初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)、修正因子df，df|E＝(κΘ(E0-E)+1)lnf，其中，Θ(E0-E)为Heaviside分段函数，κ、E0、f是模型的参数；

S222、进行Metropolis式的随机变动，构建新构型，计算能量Enew、并修改Emin或Emax为Enew；

S223、重复步骤S222，完成进程间通信，接收步骤S213计算的全局S(E)；

S224、执行步骤S222、步骤S223，接收步骤S214迭代终止信息，停机；

S3、计算蛋白质的态密度：

主进程，

S311、初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)，直方图H(E)，修正因子df，df|E＝(κΘ(E0-E)+1)lnf，其中，Θ(E0-E)为Heaviside分段函数，κ、E0、f是模型的参数；

S312、进行Metropolis式的随机变动，构建新构型，计算能量Enew；

S313、重复步骤S312，完成进程间通信，计算全局S(E)、H(E)；判断直方图平缓阈值，当满足是执行步骤S314，否则重复执行步骤S312、步骤S313迭代；

S314、改变df，并执行步骤S312至步骤S313的迭代，直至df小于第二阈值，获得蛋白质系统的相对的态密度从进程，

S321、初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)，直方图H(E)，修正因子df，df|E＝(κΘ(E0-E)+1)lnf，其中，Θ(E0-E)为Heaviside分段函数，κ、E0、f是模型的参数；

S322、进行Metropolis式的随机变动，构建新构型，计算能量Enew；

S323、重复步骤S322，完成进程间通信，接收步骤S313计算的全局S(E)、H(E)，即更新原S(E)、H(E)；判断直方图平缓阈值，当满足是执行步骤S324，否则重复执行步骤S322、步骤S323迭代；

S324、改变df，并执行步骤S322至步骤S323的迭代，直至df小于第二阈值。

2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述ECEPP能量力场模型为：EECEPP＝EC+ELJ+EHB+ETor其中，EC为两电荷之间的库伦作用力；ELJ为两原子之间的兰纳-琼斯作用力；EHB为氢键作用力；ETor为两面角旋转作用力。

3.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述

所述

所述

所述ETor＝∑lUl(1±cos(nlξl))；

其中，rij为原子i和j之间的距离；ξl为第l个两面角，σij＝0。

4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，步骤S211、S221的初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)为S(E)＝ln g(E)＝0，其中Emin≤E≤Emax。

5.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，步骤S212、具体为：若，Enew＜Emin，则，Enew～Emin；初始化态密度对数S(E)为0，并修改Emin为Enew；

若，Emax＜Enew，则，Emax～Enew；初始化态密度对数S(E)为0，并修改Emax为Enew；

并根据Metropolis准则确定新构型被接受的概率：若接受新构型，则S(Enew)＝S(Enew)+df；否则S(Eold)＝S(Eold)+df；

步骤S222、具体为：

若，Enew＜Emin，则，Enew～Emin；初始化态密度对数S(E)为0，并修改Emin为Enew；

若，Emax＜Enew，则，Emax～Enew；初始化态密度对数S(E)为0，并修改Emax为Enew；

并根据Metropolis准则确定新构型被接受的概率：若接受新构型，则S(Enew)＝S(Enew)+df，Stmp(Enew)＝Stmp(Enew)+df；

否则S(Eold)＝S(Eold)+df，Stmp(Eold)＝Stmp(Eold)+df。

6.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述计算全局S(E)为：主进程收集所有从进程的Stmp(E)并累加计算出全局S(E)，并对选取Emin和Emax分别为所有进程中的最小值或最大值；

广播全局S(E)至所有从进程。

7.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，步骤S213还包括在完成进程间通信后，将从进程的Stmp(E)发送至主进程；对选取Emin和Emax分别为所有进程中的最小值或最大值，并对Stmp(E)初始化为0。

8.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，步骤S311、S321的初始化蛋白质系统的态密度对数S(E)为S(E)＝lng(E)＝0，H(E)=0；Emin≤E≤Emax。

9.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，步骤S313具体为：主进程收集所有从进程的Stmp(E)和Htmp(E)并累加计算出全局S(E)和H(E)；

广播全局S(E)和H(E)至所有从进程，并求得判断直方图平缓阈值<φ，即

此时执行步骤S314；

当判断直方图平缓阈值>φ，重复执行步骤S312至步骤S313的迭代；

步骤S323具体为：所有从进程发送Stmp(E)和Htmp(E)至主进程，并接收主进程的全局S(E)和H(E)，并更新原S(E)、H(E)，并将Stmp(E)和Htmp(E)初始化为0并求得

判断直方图平缓阈值<φ，即

此时执行步骤S324；

当判断直方图平缓阈值>φ，重复执行步骤S322至步骤S323的迭代。

10.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，改变修正因子df，并执行步骤S312至步骤S313的迭代，直至修正因子df小于第二阈值，获得蛋白质系统的相对的态密度其中，第二阈值为 即且Sreal(E)＝S(E)+lnk×Θ(E0-E)，求得g(E)。

11.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，改变df方式是：先连续进行N次迭α代f＝f (0＜α＜1)，再进行1次迭代 并反复重复前述迭代方式。