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改进非劣分类遗传算法在金莲花醇提取条件优化中的应用
目的 研究改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在正交试验设计的多目标药物提取条件优化中的应用.方法 对金莲花总黄酮醇提取工艺研究的正交试验数据建立以浸膏得率、总黄酮含量为子目标的数学模型,采用遗传算法对其进行单目标优化,NSGA-Ⅱ对其进行多目标优化,搜索优提取条件,比较搜索结果；利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 单目标遗传算法优化分别得到各子目标大时的优提取条件,NSGA-Ⅱ进行两目标优化时,确定的优提取条件的效果以及由此得到的浸膏得率和总黄酮含量高于正交试验中的任何一个方案.结论 NSGA-Ⅱ搜索的Peto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为正交试验设计优条件选择提供了合理的方法,可推广到均匀试验设计和析因试验设计.
关键词： 改进非劣分类遗传算法 正交试验 多目标优化 Pareto非劣解 最优提取条件 -
基于非支配排序遗传算法的效果评价及程序测试
目的 研究非支配排序遗传算法的多目标优化问题,并对其效果进行评价.方法 采用4个标准测试函数对NSGA进行模拟测试.结果 通过NSGA对测试函数的多目标优化,说明NSGA程序可靠,可推广应用到实际问题中.结论 在保证多个目标都优的前提下,NSGA搜索的Pareto非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案.
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基于向量评估遗传算法的多目标优化效果评价及程序测试
目的 评价向量评估遗传算法(VEGA)进行多目标优化的效果,测试其程序运行的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标测试函数对VEGA进行模拟测试,利用课题组编写Matlab2009a外挂SGALAB 工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 运行VEGA程序得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;VEGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论 VEGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析.
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基于非劣分类遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用
目的 研究非劣分类遗传算法在均匀试验设计多目标优化中的应用.方法 对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素含量的子目标模型,采用遗传算法分别对其单目标优化,NSGA对其进行多目标优化,搜索优提取条件,比较搜索结果；利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 单目标遗传算法优化可以得到各个目标大时的优提取条件,NSGA进行三目标优化时,使各子目标尽可能获得大的解,确定的优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案.结论 NSGA搜索的Pare-to非劣解是合理的,达到了较好的效果,为试验设计优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的优条件选择.
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改进非劣分类遗传算法多目标优化效果评价及程序测试
目的 评价改进非劣分类遗传算法( NSGA-Ⅱ)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标复杂测试函数对NSGA-Ⅱ进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优.结果 NSGA-Ⅱ得到的两目标简单测试函数95％ Pareto非劣解分布范围包含交叉点值1,前沿呈一条光滑的曲线分布；两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿在小于l的范围内呈下降的带状分布；三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布.认为NSGA-Ⅱ可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论NSGA-Ⅱ多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析.
关键词： 多目标优化 Pareto非劣解 改进非劣分类遗传算法 效果评价 -
小生境遗传算法效果评价及程序测试
目的 评价小生境遗传算法（niched pareto genetic algorithm,NPGA）进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性.方法 应用两目标简单测试函数、复杂测试函数、三目标测试函数对NPGA进行模拟测试,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完成遗传算法寻优.结果 NPGA得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的95％可信区间包含交叉点值,前沿呈一条光滑的曲线分布；两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布；三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布.NPGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择.结论NPGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于在实际问题的分析.
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向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究
目的 研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价.方法 对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索优提取条件.利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优；利用SPSS13.0软件进行统计分析.结果 得到的优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36％、总皂苷含量25.79％.结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的优条件选择.
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孟德尔多目标简单遗传算法在药物提取条件优化中的应用
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大时的优提取条件,MMOSGA进行三目标优化时,在主要目标上达到了单目标大函数值的71％以上,确定的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 -
向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺
目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率大及产物平均粒径小的两目标佳工艺体系.方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x3)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价.结果:VEGA进行两目标优化后,佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/m1、1 499.48 r/min、0.04％,x1和x3因素影响不显著;目标值药物包封率大达到95.99％,平均粒径小达到20.80 μm.结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案.
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小生境遗传算法多目标优化金莲花的醇提工艺
目的:采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺.方法:以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素,以出膏率和总黄酮含量为评价指标,采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺.结果:优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47％,提取时间为1.2 h,提取次数为3次,乙醇用量为生药量的11.46倍.在此条件下,金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86％和11.49％.结论:所选工艺合理、可行,可用于金莲花的提取,表明小生境遗传算法可用于选择药材的提取条件.
