基于遺傳算法的混料均勻設計優(yōu)化分析研究.pdf

1、目的：研究混料均勻設計方法的原理及應用條件，探索遺傳算法對單目標混料均勻設計最優(yōu)配方、配比的優(yōu)化效果，以克服傳統(tǒng)方法主觀性和局部最優(yōu)的不足，提高優(yōu)化算法的精度，為醫(yī)藥學混料均勻設計的優(yōu)化問題提供科學、合理的方法，拓展Genetic algorithm platforms 軟件的應用范圍，提供可行的工具。
　　 方法：研究混料均勻設計的原理，合理安排試驗；在混料條件約束下和其它附加條件的共同約束下，構建Scheffe 多項式混料均

2、勻設計模型；運用Genetic algorithmplatforms v1.0軟件對全局優(yōu)化方法——遺傳算法的優(yōu)化效果進行評價，探索遺傳算法對混料均勻試驗配方、配比的優(yōu)化效果，與數(shù)學求導和三維圖、等高圖結果進行比較；針對對乙酰氨基酚口腔崩解片和青藤堿脂質體膜材處方的配比問題，采用遺傳算法進行約束條件下的單目標尋優(yōu)，并與傳統(tǒng)尋優(yōu)方法進行比較。
　　 結果：（1）測試函數(shù)的極大值為10.136973，不在約束條件范圍內，在其約束條件

3、范圍內僅有等高線上的解；遺傳算法在約束條件范圍內搜索的目標函數(shù)值的平均水平為10.136，變異度小，精度高，與等高圖直觀看到的結果是一致的，其解屬于約束條件范圍內等高線上的解；（2）用遺傳算法求得實例1中對乙酰氨基酚口腔崩解片硬度平均水平為91.180，高于原文獻中預測硬度87.3, 提高了6.72％；
　　 遺傳算法搜索到的各組分解的目標值也均大于任何一次試驗的硬度值。若選擇第13次搜索結果作為最優(yōu)配方條件，其口腔崩解片硬度9

4、3.174，對應的處方配比為：
　　 乳糖占30.1％、微晶纖維素60.3％、交聯(lián)羧甲纖維素鈉占9.6％。（3）用遺傳算法求得實例2中青藤堿脂質體膜材處方包封率平均水平為80.6％，高于原文獻中預測包封率75.36％，提高了7.61％;遺傳算法搜索到的各組分解的目標值均大于任何一次試驗的預測包封率。在本例中預測最高包封率為81.1％，該條件下各組分配比依次為青藤堿占0.1％、豆磷脂占75.6％、膽固醇占23.9％、維生素E 占0