检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2014年第4期31卷 615-619页

作者：戴帅师先锋王婷冯瑞梅陈益仇丽霞山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030001 山西医科大学汾阳医学院医学信息与卫生管理系 032200 University of Glasgow

目的研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)在均匀试验设计的药物提取条件优化中的应用。方法对微波辅助萃取刺五加试验数据建立以浸膏得率、异秦皮啶含量、总皂苷含量为子目标的回归模型;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益... 详细信息

目的研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)在均匀试验设计的药物提取条件优化中的应用。方法对微波辅助萃取刺五加试验数据建立以浸膏得率、异秦皮啶含量、总皂苷含量为子目标的回归模型;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008进行遗传算法寻优,分别采用单目标遗传算法和MMOSGA对其进行单目标优化和三目标优化,并比较优化结果。结果单目标遗传算法优化得到各子目标最大时的最优提取条件,MMOSGA进行三目标优化时,在主要目标上达到了单目标最大函数值的71%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 MMOSGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。

关键词：孟德尔多目标简单遗传算法多目标优化 Pareto非劣解

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基于孟德尔多目标简单遗传算法药物提取条件的优化分析

基于孟德尔多目标简单遗传算法药物提取条件的优化分析

引用

作者：师先锋山西医科大学

学位级别：硕士

医药学研究领域中存在大量的多目标优化问题,所以多目标优化是一个非常重要的研究领域。多目标设计中的同时优化,可能是相互竞争的,目标函数偏离于单一优化函数的原因在于它很少允许单个好的解决方法,而往往允许一组可选的解决方案。多... 详细信息

医药学研究领域中存在大量的多目标优化问题,所以多目标优化是一个非常重要的研究领域。多目标设计中的同时优化,可能是相互竞争的,目标函数偏离于单一优化函数的原因在于它很少允许单个好的解决方法,而往往允许一组可选的解决方案。多目标优化技术的主要目标是找到Pareto集中的一个或多个可被接受的解决方案。传统方法常将多目标问题转化为一个或一系列的单目标优化问题来完成,目标规划法、乘除法、线性加权组合法和功效系数法的优化解,往往是在某一个目标上最优,而在另一个目标上可能是最差的,不能保证所有目标都存在最优解,且它们只能提供唯一解,这也是运筹学界一个有待攻关的问题。遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它在解决复杂问题方面已取得了成功的应用,并受到了人们广泛关注。然而遗传算法的优化技术,在今后的发展中还有许多工作需要不断充实提高。因此以遗传研究,寻找求解实际问题的更加有效的算法是很有意义的。本课题在探讨孟德尔多目标简单遗传算法原理和方法的基础上,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益针对课题要求开发的Matlab外挂SGALAB工具箱,对程序进行可靠性测试,对MMOSGA进行效果评价,为MMOSGA的实际应用提供理论依据及可行的程序；利用微波萃取五味子和柴胡有效成分提取工艺实验数据,采用孟德尔多目标简单遗传算法确定最优提取条件,探索MMOSGA的实用价值；针对金莲花有效成分提取试验,利用孟德尔多目标简单遗传算法优化提取条件,从试验的角度验证MMOSGA的实用价值。本课题的研究内容和结果主要有：第一部分孟德尔多目标简单遗传算法效果评价与程序测试。对标准测试函数分别进行优化。结果显示：三个测试函数在给出范围内,搜索的目标函数值与函数最优解空间有较好的近似度。提示：多目标优化结果达到了测试函数理论值水平,所用Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008程序是可行的；由于遗传算法的随机性,应用中可多运行几次,选择目标函数值最大作为最优解方案。第二部分孟德尔多目标简单遗传算法在微萃取五味子以及柴胡有效成分的提取工艺的应用研究,探索MMOSGA的实用价值。利用微波萃取五味子提取工艺的资料,研究浸膏得率(%)、五味子醇甲含量(%)、五味子总木脂素含量(%)三个相互竞争的多目标优化,结果显示：MMOSGA优化后五味子醇甲、五味子总木脂素都达到了单目标最大目标函数值的95%以上,确定的最优提取条件的效果高于试验中任何一个方案。若以三目标MMOSGA 15号方案看,50克五味子饮片粉碎77目,加入6.84倍的89.3%乙醇,在417W微波下萃取9分钟,浸膏得率20.07%、五味子醇甲4.95%、五味子总木脂素11.16%；在柴胡有效成分的提取工艺研究中,若以柴胡蒸馏液中挥发油的吸收度和柴胡皂苷a的含量进行MMOSGA两目标优化,两个目标都达到了单目标最大目标函数值的88%以上,可选择比较理想的第6号方案作为最优条件,即78℃浸渍,收集相当于药材2倍量蒸馏液,继用8倍量含5%氨水的95%乙醇提取1小时,挥发油的吸收度可以达到72.49%,柴胡皂苷a的含量可达到32.71%。第三部分基于遗传算法的金莲花有效成分最优提取条件的试验研究,验证MMOSGA的实用价值。针对金莲花有效成分提取工艺的试验,研究出膏率(%)、总黄酮含量(%)两个相互竞争的多目标优化,结果显示：水提取金莲花工艺,MMOSGA算法搜索出的的出膏率、总黄酮含量都达到了单目标遗传算法最大目标函数值的95%以上,确定的最优提取条件的效果高于试验中任何一个方案,若以两目标孟德尔简单遗传算法2号方案看,用13.31倍水,浸泡0.60h,煎煮1.49h,煎煮2.72次,出膏率可达到41.79%,总黄酮含量可达到6.73%；醇提取金莲花工艺,MMOSGA算法搜索出的的出膏率、总黄酮含量都达到了单目标孟德尔简单遗传算法最大目标函数值的95%以上,确定的最优提取条件的效果高于试验中任何一个方案,若以两目标遗传算法8号方案看,用12倍61%的乙醇提取1.50h,提取3次,出膏率可达到40.72%,总黄酮含量可达到11.81%。综上所述,孟德尔多目标简单遗传算法进行多目标优化效果理想,程序可行,应用于解决实际问题时得到了理想的效果。

关键词：多目标优化孟德尔多目标简单遗传算法 Pareto非劣解

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