在Materials Studio（MS）软件中进行结构优化时，可以采用以下方法：

能量最小化算法

最陡下降法：这是一种经典的方法，通过迭代求导，按能量梯度的反方向对坐标进行移动。适用于优化的最初阶段，但收敛性不够好。

共轭梯度法：该方法选取两个共轭梯度方向进行迭代，收敛性较好，常与最陡下降法联合使用。

牛顿方法：利用二阶导数信息求极小值，收敛速度快，也常与最陡下降法联合使用。

综合法（Smart）：结合多种优化策略，以达到更优的优化效果。

结构搭建与优化

在建立合金结构时，建议先建立合金再进行扩胞。可以使用disorder脚本枚举建立，或通过手动替换原子得到。

确定晶胞参数后，绘制好结构片段并填充到晶胞中，仔细修改各种连键后再进行优化。

查询优化

对于数据库查询优化，可以通过将数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度。同时，合理配置服务器内存和服务器CPU个数，利用并行处理提高效率。

在T-SQL写法上，应注意查询语句的词法、语法检查，优化器会进行代数优化和存取路径优化，生成查询规划，并在合适的时间提交给系统处理执行。

硬件配置

微软计算服务器通常配置高性能CPU、大量RAM和高速存储，如SSD或NVMe存储。网络连接和备份解决方案也是关键考虑因素。

在Azure门户中创建虚拟机时，选择合适的虚拟机规格，包括大小、操作系统、存储和网络配置，直接影响计算任务的效率和效果。

虚拟机扩展和管理

MS计算提供了灵活的扩展和管理选项，用户可以根据实际需求扩展或缩减计算资源，实现高效和经济的使用。

监控和优化

定期监控计算服务器的性能和资源使用情况，根据实际情况进行调整和优化，确保计算任务的高效运行。

通过上述方法，可以在Materials Studio中有效地进行结构优化，提高计算效率和研发质量。