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基于多目标遗传算法（MOGA）的药物提取条件优化分析

作　者: 王晓美
导　师: 仇丽霞
学　校: 山西医科大学
专　业: 流行病与卫生统计学
关键词: 多目标遗传算法多目标优化 Pareto非劣解最优提取条件
分类号: R911
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

在医药学领域中存在着大量的多目标优化问题,如药物有效成分最优提取条件、诊断试验最优决策值等。经典的多目标进化算法都是将多目标问题转换为一个或一系列的单目标优化问题,从而利用单目标优化方法来加以解决,但是这些方法都存在明显的缺陷。在多目标优化中一个目标的改善极可能使另一个目标的性能降低,同时达到最优是不可能的,而且各个目标之间度量单位往往不同,对于多目标问题解的优劣性很难进行客观评价。所以,我们希望找到-组在考虑到所有目标时,在搜索空间中没有其他的方案能优于它,这样的解方案集我们称为Pareto最优解集。Pareto最优解集可以为决策者提供多种可供选择的方案。多目标遗传算法(MOGA)是在基于Pareto方法的多目标进化算法中,最有代表性的一种,国外对其进行了深入的研究并取得了卓越的成果,将其应用于众多的实际问题的多目标优化中,而在国内有关于这方面的研究以及应用都比较有限,尤其是在医学领域,因此对具有代表性的多目标遗传算法(MOGA)进行研究具有重要的意义。本课题利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益开发的Matlab外挂SGALAB工具箱,来测试多目标遗传算法(MOGA)程序的可靠性,并研究其在医药领域中多目标药物提取条件优化中的应用。主要内容有：第一部分多目标遗传算法(MOGA)原理的概述。多目标遗传算法(MOGA)沿用了论文发表时的名称,是第一个明确采用基于Pareto排序和小生境技术搜索Pareto最优前沿,来提高种群多样性,防止解群过早收敛的方法。第二部分多目标遗传算法(MOGA)的效果评价与程序测试。利用三个标准测试函数对程序进行了测试,结果显示：在自变量的取值范围内,MOGA搜索的目标函数值与函数的解有较好的近似度,因此认为程序可行,效果理想。第三部分多目标遗传算法(MOGA)的探索性研究。利用多目标遗传算法(MOGA)分别进行两目标、三目标、四目标的药物提取条件的优化分析。在两目标刺五加根及根茎中紫丁香苷、刺五加苷E的提取工艺中,利用MOGA搜索使两个目标均较大时的提取条件是：10倍的76%的乙醇、提取时间2.3小时、提取次数3次,在此条件下刺紫丁香苷、刺五加苷E的提取率的平均水平能达到0.104%、0.086%。三目标葛根素亚微乳制备工艺中,与原文中采用效应面法优化最佳工艺条件找到的最佳组合相比,MOGA搜索得到的结果优于原文中的实验结果。对四目标优选清清颗粒提取工艺,原文采用多指标综合评分法优化最佳工艺条件,和原文中找到的最佳组合相比,MOGA搜索得到的结果进行了折衷处理,避免了一个目标较好而其它目标较差的情况,而且它在各影响因素的取值范围内进行搜索不局限于均匀实验的有限的取点,同时为研究者提供了一系列可供选择的方案。综上所述,多目标遗传算法进行多目标优化的效果理想、程序可行,在解决实际问题时得到了理想的效果。

全文目录

中文摘要  5-7
Abstract  7-9
前言  9-13
第一章多目标遗传算法(MOGA)概述  13-15
  1.1 多目标遗传算法(MOGA)的概念  13
  1.2 多目标遗传算法(MOGA)的基本原理  13-15
第二章多目标遗传算法(MOGA)程序测试及效果评价  15-32
  2.1 测试方法  15-18
    2.1.1 测试函数  15-17
    2.1.2 MOGA遗传算法参数设置  17-18
    2.1.3 MOGA遗传算法性能评价  18
    2.1.4 软件及统计分析  18
  2.2 测试结果  18-31
    2.2.1 MOGA求解两目标简单测试函数Pareto非劣解集  18-21
    2.2.2 MOGA求解两目标复杂测试函数Pareto非劣解集  21-26
    2.2.3 MOGA求解三目标测试函数Pareto非劣解集  26-31
  2.3 小结与讨论  31-32
第三章 MOGA优化多目标药物提取条件的探索性研究  32-66
  3.1 刺五加根及根茎中紫丁香苷、刺五加苷E的提取工艺  32-43
    3.1.1 资料及方法  32-34
    3.1.2 结果  34-42
    3.1.3 小结  42-43
  3.2 葛根素亚微乳的制备工艺优化  43-52
    3.2.1 资料及方法  43-44
    3.2.2 结果  44-52
    3.2.3 小结  52
  3.3 优选清清颗粒提取工艺  52-66
    3.3.1 资料及方法  53-54
    3.3.2 结果  54-64
    3.3.3 小结  64-66
第四章结论与讨论  66-67
参考文献  67-70
综述  70-78
  参考文献  75-78
攻读学位期间发表论文情况  78-79
致谢  79-80
个人简历  80

基于多目标遗传算法（MOGA）的药物提取条件优化分析

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