重庆大学学报（自然科学版）

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1、f7一f1998年1月重庆大学学报(自然科学版)Vo__21，Ng_．1第2l卷第1期JournalofChongqln8University(NaturalScienceEdition)Jan．1998·研究简报·紫外光谱与遗传算法用于多组分氨基酸同时测定o．60

2、、j夏之宁0胡芳0邱细敏0石乐明0李志良(④重鬲写京．i：磊'“；@湖南大学化学化工幕．第一作者36岁．男，副教授．博士)⑨摘要将遗传算法用于紫外光谱数据处理，实现7多元分辩与校正。并对多组分分析体系进行同时定量测量。关键词苎堡蔓鋈；兰；堑堡垩；坌璺

3、萋茎墼中国图书资料分类法分类号o657．320引言遗传算法(GA，GenedcAlgorithm)Eli是由美国McK鹊n大学J．}LHolland教授提出来的，早在1962年就已形成了GA基本思想并于60年代末期提出了GA数学框架，后于1975年在其专著[中介绍了GA完整算法。随后特别是近年来，GA作为一种思想上和算法上新颖的全局优化搜索方法吸引了广大研究者，获得了迅速发展和广泛应用口]。GA以其极强的解决问题能力和对使用对象广泛的适应性，在许多科学研究与工程技术等领域取得了优良的成效，已成为国际学术界跨学科领

4、域的热门研究课题之一。GA遗传算法的基本思想来源于自然遗传学和生物进化论它可以实现全局搜索最优求解，已用来解决许多问题包括化学中的构象问题】。笔者研究了GA遗传算法并用于多元校正及光谱分辩。将所提出的方法对多组分体系进行同时定量测定，获得良好的分析结果。对四种氨基酸多元分析，回收率为95．9～104．3．1理论与方法1)基本理论根据生物遗传学及自然进化论机理：“自然进化，物竞天演，适者生存，优胜劣汰，每一物种进化过程中总是朝着适应所处的环境方向演化。这种自然选择性和物种适应性构成了GA遗传算法的主旋律。GA结合了

5、达尔文“适者生存”进化理论和信息交换随机过程，前者消除了解域中的不适应因素，后者则利用了原解中的已知信息，从而有效的加-收文日期1997—07—22国家自然科学基金，编号：29405036-29775035}优秀年轻教师基金(教人司[19961486)-回国留学人员基金(教外司lii'[19961640资助项目108重庆^学学报(自然科学版)快了优化搜索过程。此相当于在一种“自调节”或“自适应的变量空间中，搜索出与环境最相适、最匹配的最优解。故GA属于自适应方法。每一物种(解)在一代接一代的进化过程中不断吸收“信

6、息”和“知识，并均在其成员的染色体(chrom~ome)组成上得到反映。一定数量的物种(又称个体或可能解)组成一自然群体(解集)。在给定环境下．由于物种之间存在某种差异故而具有不同的生存能力或适应能力。选择某些物种作为父母体使之进行生殖繁衍即经过遗传操作改变染色体(串)组成，而产生新的物种。对这些后代物种的生存能力进行评价并同该群体中其它物种比较，按照。适者生存，优胜劣汰”的进化规则淘汰其中适应能力最差的物种，使群体的规模保持不变，物种数目既不增加亦不减少。随着“新陈代谢”的进行，物种不断更新换代，群体的结构也不

7、断更新换代，群体的结构也不断进化或逐步调整，促使整个生物体系(群体)向全局最优解逐步演化、逐渐逼近，最终获得全部最优解，完成整个优化演进过程2)基本操作GA的遗传操作是自然界生物进化过程的数学抽象。现有多种类型的遗传操作，如交叉(crossover)和变异(mutation)等简单基本操作，删除与复制等相对低级操作和婚配与迁居等相对高级操作。此处主要介绍几种重要的基本操作：①择种操作(selection)依据染色体串的适应值(fime~)在当前串集(bitstringsset)中随机地选择若干对物种(个体)作为双

8、亲(父母体)用于繁殖后代(子女体)，所产生的新物种(个体)加入下一代群体通常个体(物种)可用矢量描述，其构成元素在GA中称为染色体(或工作串)。其中适应值较大串被选中的概率较大而适应性较小者靛选中的概率较小，或者说适于生存环境的优良个体将有更多的繁殖机会，从而使优良特性得以遗传。故选择是遗传算法GA的关键之一，它体现了适者生存的自然界进化思想。@交叉操作对于选中用于繁殖的每一(对)个体，先随机地把当前串集中的(染色体)串配对，后按一定概率部分地交换双亲(父母体)的基固信息或染色体(串)。若串长为m，则部分交换长度

9、在rl，m-l']之间随机确定。例如有两个串(其串长度均为m=60：血=001010和出=110101)相互配成对，如在位置3处经交叉产生新个体(两新串tB1=血一000010和B2一．42=111101)。交叉体现了自然界中信息交换的思想。③变异操作对于以一定概率随机地选取的若干个体(物种)．随机地在染色体(串)中取某一位改变其值，常为取反运算即由1—0或由0—1．例如