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

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1、山西医科大学硕士学位论文AlgoritIlIIl，MMOSGA)采用大多数多目标进化算法(MOEAs)完全不同的思路来求解复杂的多目标问题IzJ。采用双倍染色体结构和优胜表关系，使用了支配的概念，并将隐性基因的操作嵌入到复制过程，随着进化过程的延续，对优胜表中每一个位置和等位基因值进行奖励或者惩罚。采用优胜表有助于进化群体向Paret0最优端收敛。在选择过程中，采用Pareto存档进化策略。它利用二倍体的性质提高算法在多目标优化中的搜索能力，具有更好的收敛性，避免早熟现象，另外，在自然界中，多维和多目标优化问题更具优势。二、国内外研究现状多目标最优化是近40多

2、年来迅速发展起来的一门新兴学科，作为最优化的一个重要分支，它主要研究在某种意义下多个数值目标的同时优化的问题【l训。由于现实世界的大多数最优化问题都要涉及多个目标，自20世纪70年代以来，对于多目标最优化问题的研究，在国际上引起了人们极大的关注和重视。不论是理论与方法方面的研究，还是诸多领域的应用，都已经取得了丰硕成果。多目标优化对科学家和工程师来说是一个非常重要的研究课题，不仅因为大多数现实问题具备多目标特征，而且还由于该领域仍有一些悬而未决的问题有待解决IbJ。50年代初期，一些科研工作者就开始构想模拟生物自然进化和遗传过程，但是正式应用这～思想于人工自适

3、应系统的是美国MiclligaIl大学的J．H．Holland教授。60年代初，Holland教授开始认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性，他认为不仅要研究自适应的系统，还要研究与之相关的环境，因此他提出一个重要的思想，即在研究和设计人工自适应系统时，可以模拟生物自然遗传的基本原理，借鉴生物自然遗传的基本方法。1975年，Holl锄d教授出版了《自然系统和人工系统的自适应性》，被认定为遗传算法的诞生【珏。刀。在80年代以后，遗传算法被广泛研究以及应用，取得了丰硕的成果，并在实际应用中得到了极大地完善和发展【4J。1967年，R0舳ebe伊在其博

4、士学位论文中首次提出可以用遗传搜索算法来求解多目标优化问题，为探索这一问题的算法研究提出了一种新的思路。然而，在随后的20年里，相关研究进展却不大，直到20世纪80年代中期，由Scha妇衙提出的向量评估遗传算法(英文简记为Ⅵ三GA)才将进化算法“真正’’引入到多目标优化问题中。但V】三GA算法本质上仍然属于线性加权法，真正引起人们重视的是1990年后，相继出现了多种多目标遗传算法。比较有影响的是Fonsec棚FleIning于1993年提出的多目标遗传算法(MOG砷，HIDm等于1994年提出的小生境Pareto遗传算法肿GA)，SrinivaS和Deb于19

5、94年提出的非劣分类遗传算法(NSGA)，Dcb于1999年在NSGA的基础上发展起来的改进型非劣分类遗传算法(NSGA一Ⅱ)等。这些方法的提出引起了众多学者关注，使多目标遗传算法成为研究热点之一，近年来在国际会议中关于MO(认的专题会议以及权威评论期刊中的学术论文明显增多【”以9】。Deb在1998年提出MOGA要处理的两个主要问题是：为了指引搜索向P硪lt0最优解集的方向进行，如何正确的进行适应度值赋值和选择；为了防止早熟并且要获得较好的分布性和扩展性的非劣解集，如何维持群体的多样性【5】。2孟德尔多目标简单遗传算法(MendelianMultiobieC

6、tiveSimpleGeIleticAlgoritllIn，MMOS(认)是由Kadrovch等人提出的，采用大多数MOEAs完全不同的思路来求解复杂的多目标问题13l。从进化遗传理念中显隐性二倍体遗传因子出发，将显隐性二倍体编码的思想大胆应用到多目标遗传算法中，首先通过模式定理证明了这种编码的可行性，进一步通过理论比较证明这种方法比普通的二进制编码多目标遗传算法扩大了解的搜索空间从而增加了群体的多样性。本课题旨在深入研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)的原理和方法，利用三种不同测试函数，对MMOSGA进行测试效果评价，对课题组成员英国Glas90w大

7、学软件工程师陈益开发的Matlab外挂SGALAB工具箱程序进行可靠性测试，为MMOSGA的实际应用提供理论依据及可行的程序；利用微波萃取五昧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，同时研究不同目标数所确定的最优提取条件的差异性，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，并对最优提取条件进行回代验证，从试验的角度验证MMOSGA的实用价值。通过本研究为医药学研究领域的多目标优化问题提供一种新的、客观的、更为科学的寻优方法，正确指导多目标优化问题的合理解决。同时，为M

8、MOSGA在突发公共卫生事件预警、公共